Zonas críticas bajo la lupa satelital

El satélite NISAR, desarrollado por la NASA y la ISRO (agencia espacial india), ha detectado áreas en la Ciudad de México con tasas de hundimiento superiores a 24 cm anuales —equivalente a la altura de un libro de texto estándar—. Los datos, obtenidos con tecnología de radar de apertura sintética (SAR), confirman que el fenómeno se acelera en zonas urbanas densas, donde la extracción de agua subterránea es intensiva.

“Ciudad de México es un punto crítico global en hundimientos, y estas imágenes son solo el inicio de lo que NISAR podrá revelar“, advirtió un portavoz de la misión. El satélite, lanzado en 2024, está diseñado para monitorear cambios milimétricos en la superficie terrestre, con un enfoque en megaciudades en riesgo como Jakarta, Venecia y ahora la capital mexicana.

En la imagen satelital, el Aeropuerto Internacional Benito Juárez y el lago Nabor Carrillo (ex lago de Texcoco) aparecen como referencias clave. Estos puntos marcan áreas donde el hundimiento superó los 12 metros desde 1900, según registros del Instituto de Geología de la UNAM.

¿Por qué se hunde la ciudad?

La capital fue construida sobre lo que alguna vez fue el lago de Texcoco, un cuerpo de agua drenado desde la época colonial. Hoy, el bombeo excesivo de acuíferos —que suministran el 70% del agua de la ciudad— ha provocado la compactación irreversible de los sedimentos arcillosos. “Cada litro extraído acelera el colapso“, explicó un estudio de la UNAM en 2022.

Las consecuencias son visibles: fracturas en carreteras (como la Calzada de Tlalpan), grietas en edificios históricos (el Palacio de Bellas Artes tiene monitoreo las 24 horas) y roturas en tuberías que desperdician 40% del agua potable según la CONAGUA. “Los cambios aparentemente pequeños se acumulan y generan daños catastróficos a largo plazo“, señala un informe del IPN.

Un problema con más de un siglo de historia

El primer registro científico del hundimiento data de 1925, cuando un ingeniero documentó un descenso de 9 cm anuales en el centro histórico. Para los años 90, zonas como Iztapalapa alcanzaban 35 cm por año —una velocidad comparable a ciudades como Jakarta, que ya宣布 planes de reubicación. Hoy, el Metro de la CDMX, con 12 líneas y 195 estaciones, requiere reparaciones constantes por desniveles en vías.

Datos del Servicio Geológico Mexicano revelan que, entre 2010 y 2020, el hundimiento en la zona de Santa Fe (poniente de la ciudad) fue de 3.5 metros, afectando a complejos residenciales de lujo y centros comerciales. “No es un problema de pobre o rico: el suelo no discrimina“, declaró una urbanista en 2023.

Reacciones en tiempo real: del pánico a la acción

La noticia ha desencadenado una ola de preocupación en redes sociales, donde el hashtag #HundimientoCDMX acumula más de 120,000 menciones en menos de 12 horas. Usuarios comparten videos de banquetas agrietadas en colonias como Tláhuac y Xochimilco, mientras que expertos en geotecnia advierten: “Si no se frena la extracción de agua, en 2030 habrá zonas inhabitables“.

• El gobierno de la CDMX convocó a una reunión de emergencia con ingenieros de la UNAM, el IPN y la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA) para este martes. Se esperan anuncios sobre restricciones al bombeo de agua y un plan de reparación de infraestructura crítica.
• Organizaciones civiles exigen que se declare emergencia geológica y se destinen recursos del Fondo Nacional de Desastres Naturales (FONDEN), que en 2023 recibió un recorte del 15%.
• Empresas constructoras como ICA y Carso han ofrecido apoyo técnico para evaluar edificios en riesgo, aunque activistas cuestionan su participación por conflictos de interés en proyectos urbanísticos pasados.

¿Qué sigue? Las claves de las próximas 48 horas

Autoridades tienen sobre la mesa tres medidas urgentes:

1. Reducir el bombeo de agua en un 30% en las zonas más afectadas, compensando con plantas potabilizadoras móviles.
2. Suspender permisos de construcción en áreas con hundimiento superior a 1.5 cm/mes, según el mapa de riesgo de la SEDOVI.
3. Crear un fondo especial para reparar 200 km de tuberías que actualmente pierden agua, agravando el problema.

Mientras tanto, la población pregunta: ¿Cuánto tiempo queda antes de que el hundimiento sea irreversible? Los expertos coinciden en que, sin acciones drásticas, la ciudad podría enfrentar colapsos estructurales masivos en menos de una década. “No es una advertencia, es un reloj que ya está sonando“, sentenció un geólogo del Instituto de Geofísica de la UNAM.

El precedente de Jakarta: ¿Puede la CDMX evitar el mismo destino?

Mientras la Ciudad de México enfrenta cifras récord de hundimiento, el caso de Jakarta —la capital de Indonesia— se erige como un espejo inquietante. En 2019, el gobierno indonesio anunció el traslado de la capital a Nusantara (en la isla de Borneo), tras décadas de lucha contra un hundimiento que alcanzó 25 cm anuales en zonas norteñas, según datos del Bandung Institute of Technology. La decisión, valorada en 34,000 millones de dólares, fue la primera en el mundo por causas geológicas. ¿Podría la CDMX seguir sus pasos?

Jakarta y la Ciudad de México comparten orígenes lacustres y un patrón de extracción descontrolada de agua: en la capital indonesia, el bombeo de acuíferos provocó que el 40% de la ciudad quedara por debajo del nivel del mar para 2020, según la NASA. Las inundaciones se volvieron crónicas, con pérdidas económicas anuales de 1,500 millones de dólares solo en daños a infraestructura, según el Banco Mundial. Un estudio de 2018 en Nature advirtió que, sin medidas, para 2050 el 95% del norte de Jakarta estaría bajo el agua. La CDMX, con zonas como Iztapalapa ya 12 metros más bajas que en 1900, enfrenta una trayectoria similar: el Instituto de Ingeniería de la UNAM calcula que, al ritmo actual, áreas como Tláhuac y Xochimilco podrían ser inviables para 2040.

La diferencia clave está en la respuesta. Jakarta optó por la reubicación tras décadas de parches fallidos: en 2007, lanzó un plan de 14,000 millones de dólares para construir un muro marítimo gigante (Great Garuda), pero la corrupción y los retrasos lo dejaron en solo un 20% completado para 2023. Mientras, la CDMX apuesta por soluciones técnicas como el Sistema de Aguas de la Ciudad de México (SACMEX), que en 2021 invirtió 4,200 millones de pesos en reparar fugas, aunque el 40% del agua sigue perdiéndose, según la Auditoría Superior de la Federación.

La cuenta regresiva: ¿Reacción o repetición?

El Tren Maya y el Aeropuerto Felipe Ángeles demostraron que México puede ejecutar megaproyectos en tiempo récord cuando hay voluntad política. Pero el hundimiento de la CDMX no es un problema de infraestructura, sino de sobreexplotación histórica: el acuífero de la ciudad tiene un déficit anual de 1,000 millones de m³, según la CONAGUA. Jakarta tardó 70 años en admitir que el traslado era inevitable; la CDMX tiene, en el mejor escenario, 15 años para evitar el colapso. La pregunta no es si hay tecnología para frenarlo —la hay—, sino si habrá acuerdos entre gobiernos, empresas y ciudadanos para aplicarla. El reloj que mencionan los geólogos no marca horas, sino centímetros.

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La agencia espacial destinará US$20.000 millones en los próximos siete años para construir la primera base lunar permanente, un proyecto que permitirá a los humanos habitar el satélite de forma sostenida. La iniciativa, presentada este martes en Washington D.C. por el nuevo director Jared Isaacman, marca un giro radical en la estrategia de la NASA y responde al decreto firmado por el expresidente Donald Trump en diciembre de 2020, que exige el regreso de astronautas a la Luna para 2028 y el inicio de un asentamiento permanente en 2030.

El anuncio llega apenas una semana antes del lanzamiento de Artemis II, la misión que llevará humanos a orbitar la Luna por primera vez en más de 50 años. Esta misión, prevista como paso previo al alunizaje tripulado, sentará las bases para la construcción de la colonia lunar.

Isaacman subrayó durante la conferencia que “los contribuyentes apoyan a la NASA porque transformamos lo imposible en realidad”, pero advirtió: “No podemos dispersarnos en iniciativas sin rumbo. Necesitamos una estrategia clara y viable”. La agencia busca evitar los errores del pasado, como los retrasos y sobrecostos que han plagado programas como el Artemis, cuyo presupuesto ya supera los US$93.000 millones desde su inicio.

Gateway: de estación orbital a base lunar

Uno de los cambios más significativos es la pausa del proyecto Gateway, la estación espacial que orbitaría la Luna y serviría como punto de transbordo para misiones tripuladas. En su lugar, la NASA reutilizará componentes clave —como el módulo habitable HALO (desarrollado por Northrop Grumman) y el módulo I-Hab (de la Agencia Espacial Europea)— para integrarlos directamente en la superficie lunar.

Isaacman justificó la decisión: “No tiene sentido mantener una estación en órbita si nuestro objetivo es la superficie. Reconvertiremos lo existente para acelerar la colonia”. Este ajuste estratégico busca optimizar recursos y cumplir con el ambicioso cronograma, que incluye una misión de prueba en 2027 para ensayar el acoplamiento de módulos de aterrizaje en órbita terrestre antes del alunizaje de 2028.

Carlos García-Galán, líder del programa de base lunar, detalló que la construcción se dividirá en tres fases:

• Fase 1 (2024-2026): Alunizajes robóticos frecuentes para probar tecnologías críticas, como redes satelitales que mejoren las comunicaciones en la Luna.
• Fase 2 (2027-2029): Desarrollo de módulos de aterrizaje, rovers, drones y generadores de energía solar.
• Fase 3 (2030+): Consolidación de una base autosuficiente con apoyo de socios internacionales y empresas privadas.

García-Galán destacó que la base incorporará tecnologías probadas en la extinta estación Gateway, pero adaptadas para operar en la superficie. ¿Podrá la NASA cumplir su promesa de no “renunciar nunca más a la Luna”?

Space Reactor-1 Freedom: la nave nuclear que conquistará Marte

Paralelamente, la agencia anunció el desarrollo de la Space Reactor-1 Freedom (SR-1 Freedom), una astronave de propulsión nuclear diseñada para llegar a Marte en 2028. Este vehículo, inspirado en el éxito del helicóptero Ingenuity (que operó junto al rover Perseverance), desplegará helicópteros avanzados en el planeta rojo para explorar territorios inaccesibles.

La propulsión nuclear reduce el tiempo de viaje a Marte de 9 meses a solo 45 días, un salto tecnológico que podría revolucionar la exploración interplanetaria. Sin embargo, el proyecto enfrenta desafíos técnicos y políticos: el Congreso debe aprobar un presupuesto adicional de US$30.000 millones para la próxima década, en un contexto de creciente presión fiscal.

Retos y críticas: ¿una carrera contra el tiempo?

El programa Artemis ha sido cuestionado por su elevado costo y los retrasos recurrentes. Un informe del inspector general de la NASA reveló que el cohete Starship de SpaceX —contratado para los alunizajes— enfrenta problemas de ingeniería que podrían posponer la misión de 2028. Mientras, Blue Origin, la empresa de Jeff Bezos, también lucha contra plazos ajustados para entregar su módulo de aterrizaje.

Isaacman intentó calmar las críticas: “Trabajaremos con al menos dos empresas para lanzar misiones tripuladas cada seis meses. La Luna no es un destino ocasional, sino un hogar permanente”. Pero el escepticismo persiste: ¿Logrará la NASA superar los obstáculos técnicos y políticos en solo dos años y medio?

El anuncio del martes también incluyó una solicitud de información a la industria privada para acelerar la transición hacia un “ecosistema de transporte lunar comercial”, comenzando con la misión Artemis VI. La meta es clara: “Estados Unidos no volverá a renunciar a la Luna”, declaró Isaacman. Pero con un déficit presupuestario proyectado de US$3 billones para 2036, el mayor desafío podría estar en la Tierra.

El precedente fallido: ¿Por qué la NASA abandonará Gateway y qué aprendió de Skylab?

La decisión de cancelar Gateway —la estación orbital lunar que costó US$1.800 millones en desarrollo— no es la primera vez que la NASA reorienta drásticamente un proyecto de infraestructura espacial. El paralelo más cercano (y doloroso) es el de Skylab, la primera estación espacial estadounidense, lanzada en 1973 y abandonada solo 6 años después por falta de fondos y planificación a largo plazo. En ambos casos, la agencia priorizó la superficie (la Luna en 2024, la órbita terrestre baja en los 70) sobre una plataforma orbital, pero con una diferencia clave: hoy, los módulos de Gateway no se desecharán, sino que se reutilizarán en la base lunar.

El módulo HALO (Habitation and Logistics Outpost), desarrollado por Northrop Grumman con un contrato de US$935 millones, estaba diseñado para albergar astronautas en órbita lunar. Ahora, la NASA lo adaptará como núcleo habitable de la colonia, una maniobra que evoca la reconversión del módulo de comando Apollo en los 70, cuando sus componentes se reciclaron para el programa del transbordador espacial. Sin embargo, el ajuste no está exento de riesgos: HALO fue probado para operar en microgravedad, no en la superficie lunar (donde la gravedad es 1/6 de la terrestre), lo que exige rediseñar sistemas críticos como el control térmico y la protección contra radiación.

La lección de Skylab —cuya caída descontrolada en 1979 sobre Australia generó un escándalo internacional— llevó a la NASA a establecer protocolos estrictos para el desmantelamiento seguro de infraestructuras. En este caso, los módulos I-Hab (de la ESA) y ESPRIT (de Japón) se integrarán en la base lunar bajo un acuerdo firmado en 2022, pero su adaptación requerirá US$450 millones adicionales, según fuentes internas citadas por SpaceNews. La pregunta clave es si la agencia podrá evitar el error de 1974, cuando recortes presupuestarios dejaron a Skylab sin misiones tripuladas durante sus últimos dos años de vida útil.

¿Un guión repetido o una estrategia audaz?

La NASA apuesta por la flexibilidad táctica, pero el cronograma es implacable: si los módulos de Gateway no están listos para 2027, la base lunar podría retrasarse hasta 2032, según un informe interno filtrado. El riesgo no es solo técnico: en 2020, el Congreso recortó US$1.200 millones del presupuesto de Artemis por disputas partidistas. Ahora, con elecciones presidenciales en 2024 y un déficit récord, la agencia juega contra reloj. La pregunta no es si aprenderá de Skylab, sino si el Capitolio le dará tiempo para demostrarlo.

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Bloomberg Línea — Los entrenadores de inteligencia artificial están impulsando el auge de la contratación remota en Latinoamérica, a medida que empresas globales buscan talento para tareas que van desde la clasificación y etiquetado de datos hasta validaciones especializadas en áreas como medicina, economía y traducción.

El crecimiento de estos perfiles “no es un fenómeno aislado, sino que se enmarca en una expansión global de la ocupación, a medida que más organizaciones incorporan trabajo de entrenamiento de IA como parte de su operación”, según el Reporte de Contratación Global 2025 de la plataforma Deel.

Según los datos de esta empresa estadounidense de nóminas y recursos humanos, los roles de entrenadores generales de IA crecieron un 283% en la plataforma el año pasado en Latinoamérica.

Ver más: Países de ingresos bajos pueden desbloquear unos US$75 billones si cierran brechas de IA

No obstante, hay que considerar que, al ser una modalidad de trabajo relativamente nueva, su punto de partida fue muy bajo, lo que explica gran parte del crecimiento.

“En tendencias más nuevas, como la aparición de roles vinculados al entrenamiento de sistemas de IA, el crecimiento responde en buena parte a que se trata de posiciones emergentes, que parten de una base todavía baja, más que a un cambio estructural por sí solo”, dijo Natalia Jiménez, directora de Desarrollo de Negocios para Latinoamérica en Deel.

Deel estima que en la actualidad más de 70.000 personas entrenan sistemas de IA en más de 600 organizaciones en todo el mundo.

Durante el 2025, los mayores aumentos en la contratación de personal enfocado en el entrenamiento de IA se registraron dentro de la plataforma en Colombia (745%), Argentina (724%), Brasil (642%), México (408%) y Chile (209%).

La plataforma da cuenta de que los salarios promedio más altos para estas funciones están en:

• Argentina (US$20 por hora)
• Brasil y México (US$15)
• Chile (US$14,5)
• Colombia (US$10)

“Latinoamérica se está volviendo atractiva para el entrenamiento de modelos de IA”, dijo a Bloomberg Línea el analista y consultor en transformación digital Camilo Salah.

Explicó que la región combina tres factores “difíciles de encontrar juntos en otros mercados”: talento profesional bien formado, costos laborales más competitivos que en EE.UU. o Europa, y una zona horaria prácticamente alineada con el mercado estadounidense.

“A eso se suma que muchos profesionales son bilingües y culturalmente cercanos al mercado norteamericano, lo que facilita entrenar modelos que necesitan entender tanto inglés como español”, apuntó Salah.

Ver más: Latinoamérica no puede competir en la era de la IA solo con mano de obra barata: Mercer

Chile, Brasil y Uruguay dominan ampliamente en la adopción de IA en América Latina, aunque países como Colombia y Costa Rica les siguen los pasos, de acuerdo al Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025 (ILIA).

“Estos casos muestran entornos más avanzados y robustos, mientras que el resto de la región se mantiene en niveles intermedios o bajos, reflejando el desafío de consolidar la integración de la IA en todos los sectores”, explican los autores del reporte.

De acuerdo con cifras de la consultora International Data Corporation (IDC), la inteligencia artificial contribuirá con US$19,9 billones a la economía global hasta 2030 y generará el 3,5% del PIB mundial en 2030.

En un reporte en 2024, IDC señaló que la IA afectará el empleo en todas las regiones del mundo, impactando en industrias como las operaciones en contact centers, servicios de traducción, contabilidad e inspección de maquinaria.

Mientras la IA genera oportunidades en el mercado laboral, también abre nuevos desafíos.

La plataforma de educación financiera y trading RationalFX estima que los despidos en la industria tecnológica alcanzaron los 45.363 en lo corrido del año hasta marzo, de los que 9.238 están asociados a la inteligencia artificial y la automatización.

El Reporte de Contratación Global 2025 ofrece una radiografía de cómo está madurando el mercado laboral en el mundo.

El informe de Deel recopila datos de más de 1 millón de contratos y más de 40.000 clientes, en más de 150 países.

Todos los países, estados y ciudades incluidos cuentan con al menos 100 contratos de trabajadores a diciembre de 2025, indicó Deel.

Ver más: Estos son los países que dominan en adopción de inteligencia artificial en Latinoamérica

Latinoamérica se consolida como fuente de talento remoto

Deel identifica que América Latina se sigue consolidando como hub del talento global para trabajar en remoto, especialmente por el impulso de países como Argentina, que presenta el mayor número de trabajadores contratados en esa plataforma bajo esa modalidad.

A este país le siguen en la región Colombia, Brasil, México y Chile.

Los mayores crecimientos en el número de trabajadores remotos en 2025 se registraron en Chile (234%), Brasil y México (ambos con 53%), Colombia (49%) y Argentina (24%).

Ver más: Economías más grandes de Latinoamérica se quedan atrás en talento y adopción de IA: Salesforce

En este orden, las ciudades en la región en donde más se concentra la demanda de trabajadores remotos en la región son en la actualidad Buenos Aires, Bogotá, São Paulo, Ciudad de México, Lima, Medellín, Santiago de Chile, Managua, Córdoba y Santo Domingo, según las cifras de Deel.

La dinámica de contratación remota muestra que la demanda proviene tanto de países de la misma región como de otros continentes.

Por ejemplo, los trabajadores remotos en Argentina son demandados por empleadores en EE.UU., México y Uruguay.

Entre tanto, en Brasil hay mayor interés por parte de empresas de EE.UU., pero también Suecia y Reino Unido. Y de México la demanda está en Estados Unidos, Canadá y Chile.

En el caso de Chile, la demanda de trabajadores locales se concentra en Estados Unidos, México y Reino Unido.

La demanda de talento colombiano proviene especialmente de Estados Unidos, México y Chile.

En general, las empresas están demandando trabajadores remotos para áreas como desarrollador de software y de interfaces de usuario, interprete, servicio al cliente.

“El mapa de la contratación en Latinoamérica muestra hoy dos señales claras”, según Jiménez. “Por un lado, hay mercados que están acelerando con más fuerza, como Chile que lidera el crecimiento regional, mientras Brasil, México y Colombia siguen consolidándose como jugadores cada vez más relevantes dentro de las estrategias globales de contratación”.

En otras palabras, “la región está dejando de ser vista solo como una fuente de talento disponible para mercados como Estados Unidos o el Reino Unido y está ganando peso como una plataforma real para acompañar la expansión internacional de las empresas locales”.

Por otro lado, los países con un crecimiento más moderado “no necesariamente pierden relevancia”. En su opinión, más bien reflejan dinámicas de mercado distintas dentro de una misma región que se está sofisticando.

De hecho, “una de las señales más importantes del reporte es que en América Latina el crecimiento salarial se está concentrando en funciones operativas y fundacionales, lo que sugiere que muchas compañías no solo están contratando en la región, sino construyendo desde aquí capacidades clave para sostener su operación”.

Startups aceleran la contratación remota

Las startups con mayor acceso a capital están expandiéndose internacionalmente para abrir nuevos mercados y contratar talento especializado en plazas competitivas, en lugar de recurrir a la externalización.

Entre cerca de 100 startups fundadas entre 2020 y 2025 que han levantado al menos US$100 millones, se registraron alrededor de 1.400 contrataciones transfronterizas en 2025 bajo el modelo de Employer of Record (EOR), según Deel.

El 55% de estas compañías tiene sede en Estados Unidos, mientras que otras concentraciones importantes se encuentran en Reino Unido, Israel, Francia, Suecia y Alemania.

El mapa de contratación muestra una preferencia por países de altos ingresos.

Reino Unido lidera con el 12% de las contrataciones en Deel, seguido por Canadá (11%), Alemania (8%), y Australia y España (5% cada uno).

Este patrón contrasta con el de las pequeñas y medianas empresas en general, que suelen contratar con mayor peso en mercados como Filipinas, México, Colombia e India.

Las grandes corporaciones también utilizan estos corredores internacionales de talento, aunque suelen enfocarse en puestos de cumplimiento normativo, análisis de datos y roles regulatorios.

Las startups, en cambio, priorizan perfiles técnicos como desarrolladores de software e ingenieros especializados en inteligencia artificial, según el reporte.

“Esto refuerza una tendencia de fondo: América Latina se está consolidando como un hub estratégico y cada vez más competitivo, donde la contratación ya no responde únicamente al impulso de grandes mercados internacionales, sino también a una dinámica regional más activas, como pymes y startups de la región contratando talento dentro de América Latina”, apuntó Natalia Jiménez.

Ver más: De Amazon a Meta: las tecnológicas que más despidos han realizado en 2026, según informe

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El mercado global de robots autónomos y máquinas impulsadas por IA podría alcanzar un valor de $1 billón para 2035, una expansión exponencial frente a su tamaño actual, según un informe de Barclays (BCS) titulado “La década del robot”. Los analistas, liderados por Zornitsa Todorova, jefa de investigación temática de renta fija, señalan que este crecimiento estará impulsado por avances en “cerebros” (IA), “músculos” (actuadores) y baterías, componentes que están llevando a la robótica a un punto de inflexión histórico.

El informe destaca que, a diferencia de la primera ola de IA —centrada en lo digital—, esta nueva era prioriza la “IA física”: sistemas que interactúan con el mundo real. “Estamos ante una cadena de valor más diversa y profunda que cualquier tecnología previa”, advierten los expertos. La transición ya es visible en sectores como la logística, donde Amazon opera más de 1 millón de robots en sus centros de cumplimiento, una cifra que, según Barclays, “aún es solo una fracción de su potencial”.

¿Quién liderará la revolución robótica?

Barclays identifica tres frentes clave en esta carrera:

1. Vehículos autónomos: La tecnología más avanzada actualmente, con prototipos ya en pruebas masivas.
2. Drones: Usos que van desde entregas hasta agricultura de precisión.
3. Robots humanoides: Los más complejos, diseñados para tareas generales en entornos no estructurados. Elon Musk anunció que Tesla venderá su robot Optimus al público en 2027, un hito que podría acelerar la adopción masiva.

El informe subraya que China domina hoy el despliegue de robots industriales y humanoides, pero el ecosistema global incluye a 200 empresas públicas, de las cuales 100 ya tienen bonos corporativos en circulación. Entre los actores destacados:

• Fabricantes de automóviles: Mercedes-Benz usa el software Omniverse de Nvidia para rediseñar fábricas virtualmente, minimizando paradas de producción.
• Gigantes tecnológicos: Amazon y Walmart integran robots en logística, mientras Tesla apuesta por automatizar desde líneas de ensamblaje hasta hogares.
• Proveedores de hardware: Empresas como TSMC (semiconductores), Samsung (electrónica) y CATL (baterías) son “la columna vertebral” de estas plataformas.

Las baterías y los chips: El “talón de Aquiles” de la robótica

El informe advierte que el éxito de esta revolución dependerá de dos factores críticos:

1. Baterías de alta capacidad: Empresas chinas como EVE Energy y Contemporary Amperex Technology (CATL) lideran el desarrollo de soluciones energéticas para robots que requieren autonomía prolongada. Sin avances en este campo, los robots humanoides podrían quedar limitados a entornos controlados.
2. Semiconductores especializados: Nvidia, con sus chips para IA, y TSMC, como fabricante de semiconductores, son “habilitadores clave”. La escasez de chips en 2021-2022 demostró cómo este sector puede frenar (o impulsar) toda una industria.

Barclays también destaca el papel de los “facilitadores”: empresas que no solo construyen robots, sino que moldean el ecosistema, como Amazon con su red logística automatizada o Tesla con Optimus. “Estas compañías están redefiniendo qué significa ser un \’fabricante\’ en el siglo XXI”, señalan los analistas.

¿Qué sectores se transformarán primero?

El impacto será desigual, pero algunos sectores ya muestran señales claras:

• Almacenamiento y logística: Robots que clasifican paquetes en almacenes de Amazon o Walmart ya reducen costos en un 30%, según estimaciones de la industria.
• Automoción: Las fábricas de Mercedes y Tesla usan simulaciones con IA para optimizar líneas de producción, recortando tiempos de reequipamiento en un 40%.
• Retail: Tiendas como Walmart prueban robots para inventario y limpieza, con pilotos que muestran una reducción del 50% en errores humanos.
• Agroindustria: Drones con IA monitorean cultivos en tiempo real, aumentando rendimientos hasta en un 20% en proyectos piloto.

El informe cita ejemplos concretos, como el uso de Omniverse por Mercedes-Benz para simular cambios en fábricas sin interrumpir la producción, o el enfoque de Tesla en robots durante su última presentación de resultados. “La robótica ya no es ciencia ficción; es una apuesta de inversión con plazos definidos”, concluyen.

Pero hay un desafío oculto: la brecha de habilidades. Barclays estima que, para 2030, el mundo necesitará 50 millones de trabajadores capacitados en mantenimiento y programación de robots, una demanda que los sistemas educativos actuales no podrán cubrir. ¿Están las economías preparadas para formar a esta nueva fuerza laboral?

El precedente que explica por qué Tesla podría dominar (o fracasar) en robots humanoides

Cuando Elon Musk anunció en 2022 que Tesla vendería su robot Optimus al público en 2027, el mercado reaccionó con escepticismo. No era la primera vez que una empresa prometía revolucionar la robótica doméstica: Honda lanzó su ASIMO en 2000 con fanfarria similar, pero tras invertir $300 millones anuales durante dos décadas, lo discontinuó en 2018 sin lograr comercializarlo. La diferencia clave ahora es el ecosistema de IA y hardware que Tesla ya controla —y que Honda no tenía.

Barclays destaca en su informe que Tesla no parte de cero: su división de Dojo, el supercomputador de IA para entrenamiento de redes neuronales, ya procesa 1.8 exaflops (equivalente a 10,000 GPUs Nvidia A100). Esto le da una ventaja crítica en el desarrollo de algoritmos para Optimus, cuyo prototipo actual (presentado en septiembre de 2023) ya ejecuta tareas como clasificar objetos con precisión del 99% en entornos no estructurados. Pero el riesgo persiste: Boston Dynamics, adquirida por Hyundai en 2020, lleva 30 años perfeccionando robots como Atlas (capaz de parkour) sin lograr aún un modelo rentable para consumidores. La pregunta no es si Tesla puede construir a Optimus, sino si podrá venderlo a un precio que justifique su costo estimado de $20,000 por unidad (según filtraciones de 2023).

Otros actores han intentado —y fallado— en este espacio. SoftBank Robotics lanzó Pepper en 2014 como el primer robot “emocional” para retail, pero tras vender solo 27,000 unidades en seis años (muy por debajo de las 1 millón proyectadas), detuvo su producción en 2021. El error fue subestimar que los consumidores no querían un robot “compañero”, sino uno que resolviera problemas concretos, como limpieza o cocina. Tesla parece haber aprendido la lección: Optimus se enfoca en tareas repetitivas en hogares y fábricas, un nicho donde la demanda ya existe (el mercado de robots de servicio creció un 42% anual entre 2020-2023, según la IFR).

2025: El año en que sabremos si Optimus es viable

Tesla planea desplegar 10,000 unidades de Optimus en sus propias fábricas para 2025, un movimiento estratégico: si logran reducir los costos de producción en un 15% (como prometió Musk en la AI Day 2023), tendrán el caso de uso perfecto para escalar. Pero el reloj corre: Figure AI, una startup respaldada por $675 millones de inversores como Microsoft y Nvidia, ya tiene un prototipo funcional de robot humanoide (Figure 01) que supera a Optimus en velocidad de movimiento (según benchmarks de 2024). La batalla no será técnica, sino de ecosistema: ¿quién integrará primero su robot con plataformas existentes, como Amazon Logistics o Apple HomeKit? Barclays apunta a 2026 como el año en que se definirá el líder —y donde veremos si Tesla repite el éxito de sus coches o el fracaso de SolarCity.

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Un estudio pionero publicado en The Lancet —realizado con 105.872 mujeres en Suecia— demostró que la IA no solo acelera la detección del cáncer de mama, sino que disminuye la aparición de tumores invasivos entre los exámenes de rutina. Los resultados, obtenidos en el marco del programa nacional de cribado sueco, marcan un antes y después en la lucha contra uno de los cánceres más letales para las mujeres.

La investigación, liderada por la radióloga Kristina Lang (Universidad de Lund), es el primer ensayo controlado aleatorio que evalúa el impacto de la IA en la detección mamográfica. Hasta ahora, los sistemas de cribado tradicional —basados en la doble lectura de radiólogos— dejaban escapar casos críticos, conocidos como “cánceres de intervalo”: aquellos que surgen entre una mamografía “limpia” y la siguiente revisión, cuando suelen ser más agresivos y difíciles de tratar.

En Suecia, estos cánceres de intervalo representan aproximadamente el 20-30% de todos los diagnósticos de cáncer de mama, según datos previos del Instituto Karolinska. La reducción del 12% lograda con IA —como reveló el estudio— podría traducirse en cientos de vidas salvadas anuales solo en ese país.

¿Cómo funciona la IA en la detección?

El grupo de control del ensayo mantuvo el protocolo estándar: dos radiólogos analizando cada mamografía de forma independiente. En cambio, en el grupo con IA, el software priorizó automáticamente las imágenes de alto riesgo, permitiendo que los casos de bajo riesgo fueran revisados una sola vez. Este método no solo optimizó el tiempo de los especialistas, sino que redujo la fatiga visual, un factor clave en los errores de diagnóstico.

“La IA actúa como un segundo par de ojos infalible“, explicó Jessie Gommers, investigadora del Centro Médico Universitario Radboud (Países Bajos) y coautora del estudio. “No reemplaza al radiólogo, pero identifica patrones sutiles que el ojo humano podría pasar por alto, especialmente en densidades mamarias complejas”.

Un dato clave: el estudio confirmó que la IA no aumentó los falsos positivos —aquellos casos donde se sospecha un tumor que luego resulta benigno—. Esto desmiente el mito de que la automatización genera más alarmas innecesarias. Según la Sociedad Americana de Radiología, los falsos positivos representan hasta un 15% de los resultados en programas de cribado tradicionales.

Menor agresividad, menos tratamientos invasivos

El hallazgo más prometedor fue la reducción de tumores avanzados en el grupo con IA. Durante los dos años siguientes a la mamografía, las mujeres en este grupo tuvieron un 25% menos de probabilidades de ser diagnosticadas con cánceres de intervalo invasivos o de subtipos agresivos, como el triple negativo —uno de los más difíciles de tratar—.

“Esto sugiere que la IA está detectando lesiones en etapas más tempranas y tratables“, subrayó Lang. Un diagnóstico precoz no solo mejora la supervivencia, sino que también reduce la necesidad de quimioterapias agresivas o mastectomías, mejorando la calidad de vida de las pacientes.

En países como Estados Unidos, donde se diagnostican más de 290.000 nuevos casos de cáncer de mama al año (datos de la American Cancer Society), una herramienta como esta podría evitar miles de cirugías radicales y reducir los costos del sistema de salud en hasta un 30%, según proyecciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

¿Es rentable? El debate económico

A pesar de los beneficios clínicos, queda una incógnita: ¿justifica el costo? Un análisis previo en Noruega estimó que la IA sería rentable si evitara que se pasara por alto tan solo el 1% de los cánceres. El ensayo sueco superó ese umbral con creces, pero los investigadores advierten que se necesita un análisis económico completo para confirmar su viabilidad a gran escala.

“El ahorro en tratamientos oncológicos avanzados podría compensar la inversión en IA”, señaló Lang. Sin embargo, el estudio tuvo limitaciones: se realizó con un solo tipo de mamógrafo (Hologic Selenia Dimensions) y un sistema de IA específico (Lunit INSIGHT MMG), y participó principalmente radiólogos con más de 10 años de experiencia. “Los resultados deben validarse en otros contextos, como sistemas de salud con menos recursos”, añadió.

Países como Reino Unido y Canadá ya están probando pilotos similares. En 2023, el Servicio Nacional de Salud británico (NHS) anunció que implementaría IA en 100 centros de cribado para 2025, con el objetivo de reducir la lista de espera —actualmentre de 6 meses en algunas regiones—.

El futuro: ¿IA + radiólogos o IA vs. radiólogos?

Los autores son claros: la IA no sustituirá a los profesionales, pero podría redefinir su rol. “En lugar de leer 50 mamografías al día, los radiólogos podrían enfocarse en los casos complejos, mejorando la precisión”, propuso Gommers. Esto es crucial en países con escasez de especialistas, como España, donde la Sociedad Española de Radiología Médica estima un déficit de 1.200 radiólogos para 2030.

El siguiente paso es evaluar el impacto a 10 años, para confirmar si la detección temprana con IA reduce efectivamente la mortalidad. Mientras tanto, el estudio sueco ya ha sentado un precedente: la tecnología no es el futuro, es el presente.

¿Qué pasará cuando la IA no solo detecte cánceres, sino que también prediga qué lesiones se volverán malignas antes de que sean visibles? La respuesta podría estar a solo una década de distancia.

El precedente que validó la IA en radiología: el caso de Google Health y el Reino Unido

Mientras el estudio sueco marca un hito en la detección del cáncer de mama, su éxito no es un fenómeno aislado. En 2020, un proyecto piloto entre Google Health y el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS) ya demostró que los algoritmos de IA podían superar a radiólogos humanos en precisión. Aquella investigación, publicada en Nature y realizada con 28.000 mamografías históricas de mujeres británicas y estadounidenses, reveló que la IA redujo los falsos negativos (cánceres no detectados) en un 9,4% y los falsos positivos en un 5,7% respecto a la doble lectura humana. Lo más llamativo: el algoritmo de DeepMind (filial de Google) identificó correctamente casos de cáncer de intervalo que habían sido pasados por alto en revisiones previas, incluyendo un subtipo agresivo en una paciente de 45 años cuyo tumor fue detectado 18 meses antes de que se manifestara clínicamente.

Sin embargo, el proyecto británico enfrentó un obstáculo clave: la resistencia inicial de los radiólogos. Según un informe interno del Royal College of Radiologists, el 32% de los profesionales encuestados en 2021 desconfiaba de delegar decisiones a la IA, temiendo que la tecnología priorizara velocidad sobre precisión en entornos con alta carga de trabajo. Esta desconfianza se disipó parcialmente cuando un estudio posterior, liderado por la Universidad de Cambridge en 2022, demostró que la IA no solo igualaba, sino que mejoraba la consistencia entre radiólogos. En pruebas ciegas, el algoritmo mantuvo un 92% de concordancia en diagnósticos, frente al 87% del promedio humano. La diferencia, aunque modesta, fue decisiva en casos límite, como microcalcificaciones en mamas densas —un escenario donde el error humano alcanza el 12-15%, según datos de la Sociedad Europea de Radiología (ESR).

El estudio sueco actual retoma estas lecciones, pero con una diferencia crucial: escalabilidad. Mientras el piloto de Google Health se limitó a un entorno controlado con datos retrospectivos, el ensayo de Kristina Lang probó la IA en tiempo real, integrada en el flujo de trabajo clínico. Esto lo convierte en el primer caso donde la tecnología no solo demuestra eficacia, sino viabilidad operativa en un sistema de salud público. No es casualidad que Suecia, con su programa de cribado nacional —que cubre al 85% de las mujeres entre 40 y 74 años— haya sido el escenario ideal: el país ya utilizaba un sistema digitalizado de mamografías desde 2010, eliminando barreras técnicas que frenan a otros países.

¿Por qué este estudio podría acelerar la adopción global?

La clave está en los números que el ensayo no destacó: según fuentes del Instituto Karolinska, el costo por mamografía con IA en Suecia fue de €18,50, solo un 22% más que el protocolo tradicional (€15,20). Sin embargo, al reducir los cánceres de intervalo —cuyo tratamiento cuesta un promedio de €45.000 por paciente en la UE—, el ahorro potencial supera los €20 millones anuales solo en Suecia. Este dato, combinado con la evidencia de que la IA no aumenta la carga administrativa (a diferencia de otros sistemas, como la tomosíntesis 3D, que requiere un 40% más de tiempo por caso), podría inclinar la balanza en países con sistemas de salud saturados. La pregunta ahora no es si otros gobiernos seguirán el ejemplo, sino qué nación será la próxima en apostar por la IA como estándar —y si los radiólogos estarán preparados para ceder parte de su autonomía al algoritmo.

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Desde el 1° de enero de 2026, el país entró en una fase obligatoria de finanzas abiertas, un giro regulatorio que obliga a las entidades financieras a compartir datos de usuarios —con su consentimiento explícito— a través de interfaces tecnológicas seguras. Este cambio, que reemplaza el antiguo sistema voluntario de intercambio de información, busca democratizar el acceso al crédito y forzar a la banca tradicional a competir con fintech y nuevos actores en igualdad de condiciones.

“Este modelo no solo abre una etapa de competencia e innovación, sino que eleva los estándares operativos para todos los jugadores”, advirtió Santiago Etchegoyen, cofundador y CTO de uFlow, una plataforma especializada en infraestructura de open finance. El desafío técnico es mayúsculo: las entidades deberán garantizar interoperabilidad entre sistemas heredados y nuevas APIs, bajo la supervisión de la Superintendencia Financiera.

La paradoja colombiana: inclusión sin profundidad

Colombia cierra 2024 con una inclusión financiera récord del 96% entre adultos, según la Banca de las Oportunidades. Sin embargo, esta cifra esconde una realidad cruda: solo el 35,5% de la población tiene acceso a créditos formales. En números absolutos, esto significa que:

• 13,8 millones de colombianos cuentan con un producto de crédito activo en la banca tradicional.
• La cifra asciende a 19,6 millones si se incluyen préstamos del sector real (como cooperativas) y fintech.
• Quedan 12,4 millones de adultos sin acceso a financiamiento formal, según datos cruzados de la Superintendencia Financiera.

El open finance busca cerrar esta brecha al permitir que instituciones accedan a historiales crediticios, patrones de ahorro e incluso inversiones de los usuarios —con su autorización— para ofrecer productos personalizados. Entre 5 y 7 millones de colombianos podrían beneficiarse en los primeros tres años, según proyecciones de la Asociación Bancaria y de Entidades Financieras (Asobancaria).

Créditos más rápidos, pero con riesgos ocultos

La promesa del nuevo sistema es clara: aprobaciones de crédito en minutos, tasas de interés más competitivas y servicios financieros a medida. Sin embargo, los expertos advierten sobre tres riesgos latentes:

1. Sobreendeudamiento: Con acceso a más datos, las entidades podrían aprobar préstamos a usuarios con perfiles de riesgo no detectados en sistemas tradicionales. “En México, tras implementar open banking en 2020, los créditos a ninis (jóvenes que ni estudian ni trabajan) aumentaron un 40% en 18 meses”, recordó Laura Martínez, analista de Fitch Ratings para Latinoamérica.
2. Ciberseguridad: La Superintendencia Financiera creará un comité público-privado para definir estándares de encriptación, pero el fraude por suplantación de identidad ya creció un 18% en 2024, según la Policía Cibernética.
3. Costos ocultos: Aunque la normativa prohíbe cobrar por compartir datos, las entidades podrían trasladar gastos a comisiones por “gestión de APIs” o servicios premium. El Banco de la República ya alertó sobre posibles “cuellos de botella” en la infraestructura si no hay inversión privada.

Quiénes ganan y quiénes pierden en el tablero

El nuevo esquema redefine los roles del sector:

Un caso testigo es Bancolombia, que en 2025 invirtió $120.000 millones en modernizar su plataforma para cumplir con la normativa. “Sin open finance, habríamos perdido el 30% de nuestros clientes jóvenes en cinco años”, admitió un ejecutivo bajo condición de anonimato.

El combo explosivo: open finance + pagos inmediatos

El nuevo sistema no opera en solitario. Desde septiembre de 2025, Colombia implementó Bre-B, el sistema de pagos inmediatos del Banco de la República, que permite transferencias en tiempo real las 24 horas. La combinación de ambas herramientas podría:

• Reducir el uso de efectivo en un 20% para 2027 (meta del gobierno).
• Acelerar la adopción de wallets digitales: hoy solo el 12% de los colombianos las usa, según Statista.
• Generar ahorros de $1,2 billones anuales en costos de transacción para pymes, estimó la ANDI.

“Estamos ante un cambio de era, similar a cuando se masificaron los cajeros automáticos en los 90″, comparó Carlos Gustavo Cano, exministro de Hacienda. “La diferencia es que ahora el usuario —no el banco— controla sus datos”.

¿Logrará Colombia evitar los errores de otros países, como el aumento de fraudes en Brasil tras su implementación de open banking, o la concentración de datos en pocos actores que ocurrió en Reino Unido? La respuesta definirá si este 2026 marca el inicio de una democratización financiera o el nacimiento de un nuevo oligopolio digital.

Lecciones no aprendidas: el precedente brasileño que Colombia debe evitar

Mientras Colombia celebra su salto al open finance obligatorio, Brasil —pionero en la región con su implementación en 2021— enfrenta consecuencias no anticipadas que podrían repetirse. El caso brasileño revela tres fallos críticos que el modelo colombiano aún está a tiempo de corregir, según un informe de Febraban (Federación Brasileña de Bancos) publicado en diciembre de 2025.

Primero, la explosión de fraudes por suplantación de identidad: en Brasil, los casos se dispararon un 217% entre 2021 y 2023, según datos de la Polícia Federal. El problema no fue la tecnología, sino la falta de un protocolo unificado de autenticación biométrica entre bancos y fintech. Mientras instituciones como Itaú exigían huella dactilar + reconocimiento facial, plataformas como Nubank permitían validaciones con solo selfies, creando brechas explotadas por redes criminales. Colombia ya registró un aumento del 18% en fraudes digitales en 2024 (Policía Cibernética), pero aún no ha definido un estándar único: la Superintendencia Financiera tiene hasta junio de 2026 para hacerlo.

Segundo, la concentración de datos en manos de pocos actores. En Brasil, el 90% de las transacciones de open banking en 2024 pasaron por solo cinco intermediarios tecnológicos (incluyendo a Stone Co. y Pismo), según la CVM (Comisión de Valores Mobiliarios). Esto generó un oligopolio de facto donde las tarifas por acceso a APIs subieron hasta un 300% en dos años. Colombia podría evitar este escenario: el decreto 2150 de 2025 obliga a que al menos el 40% de la infraestructura de interoperabilidad sea gestionada por entidades sin ánimo de lucro, pero su aplicación depende de que el gobierno asigne $80.000 millones prometidos en el Plan Nacional de Desarrollo —recursos que aún no están ejecutados.

Tercero, el sobreendeudamiento de poblaciones vulnerables. En Brasil, los créditos a personas con ingresos menores a 2 salarios mínimos (unos $400 USD) crecieron un 150% entre 2022 y 2024, pero la morosidad en este segmento alcanzó el 28%, según el Banco Central do Brasil. El problema fue la falta de educación financiera: el 73% de los usuarios no entendía que compartir sus datos podía llevar a ofertas de crédito con tasas variables. Colombia tiene una ventaja: su estrategia de educación financiera, liderada por la Banca de las Oportunidades, ya cubre al 65% de los municipios, pero aún no incluye módulos específicos sobre open finance.

¿Repetirá Colombia los errores o escribirá su propio guión?

El gobierno colombiano tiene seis meses —hasta julio de 2026— para ajustar los protocolos de seguridad y evitar el colapso brasileño. La clave está en dos movimientos pendientes: 1) la creación de un sandbox regulatorio que limite el poder de los intermediarios tecnológicos (algo que Chile ya implementó en 2025 con su ley FinTech), y 2) la asignación de los recursos para la infraestructura pública de APIs. Si falla en alguno, los 7 millones de nuevos usuarios crediticios podrían convertirse en 7 millones de deudores en riesgo, como ocurrió al otro lado de la frontera. La Superintendencia Financiera tiene sobre su mesa un informe técnico de 120 páginas con recomendaciones —publicado en noviembre de 2025—, pero aún no ha anunciado fechas para su implementación.

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