Conocer la diferencia entre cuadros de distribución y equipos de maniobra puede ser un desafío. Ambos son equipos de distribución y protección eléctrica. Incluso la terminología usada para describirlos es similar. Necesitas saber cuál es adecuado para tu aplicación para mitigar fallos, proteger cont

En el test de golpeteo (tap testing), se utiliza un martillo instrumentado para excitar una estructura y medir la respuesta de vibración con un transductor, como un acelerómetro. El propósito de esta prueba es identificar la función de respuesta en frecuencia (FRF) para la estructura mecánica selecc

Controladores Lógicos Programables: Captura y Análisis de Señales Los Controladores Lógicos Programables (PLCs) no solo se usan para proporcionar información sobre niveles de señal. También pueden capturar y analizar datos, dependiendo del uso del controlador. El uso más básico de los PLCs, la captu

En UiPath, hemos estado viviendo la mentalidad agente por un tiempo. No solo construimos demos; construimos agentes que se envían, escalan y sobreviven al caos empresarial real. Si alguna vez has conectado un gran modelo de lenguaje (LLM) a producción, sabes: no son los prompts los que rompen. Es to

Los líderes de negocio están bajo presión para hacer más con menos —más rápido que nunca. Pero las organizaciones enfrentan paisajes de procesos cada vez más complejos que abarcan departamentos, sistemas y flujos de trabajo. Y aunque los procesos puedan verse limpios en papel, en la realidad están l

Los modelos de razonamiento avanzan, pero la producción sigue siendo difícil Los modelos de razonamiento han progresado rápidamente. Los sistemas ahora pueden analizar documentos, escribir código y hacer juicios que una vez estaban firmemente en el reino de la investigación. Sin embargo, a pesar de

A medida que las empresas se mueven hacia la IA agente, los líderes se hacen una pregunta apremiante: ¿Quién construirá, desplegará y operará agentes de IA a través del negocio? El informe Estado del Profesional de Automatización Agente 2025 apunta a un activo claro y a menudo subestimado que ya est

Con la IA agente ampliando a los probadores, veo a los probadores empezando a moverse hacia arriba en la cadena de valor: los veo pasando más tiempo pensando en qué debería probarse y por qué, en lugar de solo cómo. Los veo razonando más sobre sistemas, usuarios y riesgos, en lugar de dedicar tiempo

Podrías estar entrando en 2026 pensando «Vale, este es el año en que finalmente hago que la IA funcione realmente para mi negocio». Sin embargo, con el auge de los agentes de IA y la innovación en IA moviéndose más rápido que nunca, se está volviendo más difícil mantenerse al día. Y no estás solo. M

A medida que la automatización agente gana impulso, las organizaciones preguntan cada vez más dónde encaja el procesamiento inteligente de documentos (IDP) en un mundo agente, y si los agentes de IA pueden simplemente reemplazarlo. La respuesta corta es no, pero la respuesta más interesante es por q

Durante el último año, casi todas las conversaciones que he tenido con otros directores de seguridad de la información (CISO) han girado en torno a la misma tensión: ¿cómo incorporamos la IA Agente en la empresa sin aumentar el riesgo? Recientemente, el cofundador y CEO de UiPath, Daniel Dines, escr

Los agentes de IA están pasando de demos a cargas de trabajo de producción que tocan datos reales, sistemas reales y resultados de negocio reales. Según el informe 2025 AI Agents Insights de G2, el 57% de las empresas ya tienen agentes de IA ejecutándose en producción, una señal clara de que esto ya

Los avances en el rendimiento de modelos (p. ej., el razonamiento híbrido de Claude Opus 4.6 y la ventana de contexto de un millón de tokens) y el progreso en el diseño de arneses de agentes (herramientas de planificación, uso de sistema de archivos, habilidades y barreras de seguridad) significan q

La IA está cambiando la dinámica de la entrega de software. El código se crea más rápido, cambia más a menudo y se empuja a través de paisajes de aplicaciones cada vez más complejos. Ese cambio plantea una nueva pregunta para los equipos de calidad: ¿cómo mantener el ritmo sin perder el control? Muc

Los líderes empresariales han pasado los últimos dos años construyendo el caso para la IA agente. Pruebas de concepto. Pilotos. Demos internas que impresionan a la sala. Y gran parte de ese trabajo ha sido prometedor. Pero lo que sigo escuchando de los clientes es que la brecha entre un piloto de IA

Las pruebas de rendimiento tienen un problema de marca. En algún momento del camino, las pruebas de rendimiento se convirtieron en el dominio de los especialistas, las personas que hablan en percentiles, ajustan pools de hilos y se unen al proceso dos semanas antes del lanzamiento. Ese modelo funcio

Las industrias fuertemente reguladas luchan por escapar de la trampa piloto de la IA agente. Por ejemplo, mientras el 78% de los aseguradores de P&C han adoptado la última IA, solo el 4% la ha escalado en sus operaciones de siniestros y apenas el 27% ha intentado una transformación de siniestros de

En los últimos años, la introducción de la IA ha aumentado el poder y el impacto de la automatización empresarial, permitiéndonos aspirar a una eficiencia y productividad cada vez mayores. Al mismo tiempo, los procesos que estas automatizaciones potencian también han crecido en complejidad. La inver

McKinsey predice que la IA será un gran motor de la productividad global. Y PwC estima que la IA podría contribuir hasta 15,7 billones de dólares a la economía global para 2030. Muchos gobiernos en todo el mundo están reconociendo esto y tomando medidas para maximizar su impacto positivo en sus econ

Nuevos modelos de IA como DeepSeek R1 tienen una inmensa promesa pero plantean preguntas críticas sobre gobernanza, seguridad y evitar el bloqueo de proveedor. UiPath cree que las empresas pueden lograr tanto innovación como seguridad sin compromiso. En este artículo, compartiré mis pensamientos sob