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325 artículos

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INFORME DESTACADO

Principales hallazgos del informe de tendencias del sector público de 2026 y más allá

En el panorama en evolución de 2026, el sector público se está adaptando para defender las relaciones de confianza interconectadas frente a adversarios de alta velocidad. El reciente informe de Mandiant destaca tendencias preocupantes, como un tiempo medio de transferencia de ataque de 22 segundos para los operadores de ransomware, lo que requiere un cambio hacia defensas basadas en máquinas. Además, las amenazas persistentes patrocinadas por estados desafían las medidas de seguridad estándar, mientras que las vulnerabilidades en la virtualización e integraciones SaaS crean nuevas vías de ataque. La verificación continua es ahora esencial para la resiliencia, y Google aboga por la seguridad centrada en la identidad, el análisis de telemetría en tiempo real y el fortalecimiento de la infraestructura. Agencias como el Departamento del Sheriff de Pasco y el Estado de Connecticut demuestran la eficacia de estas estrategias para mejorar la seguridad y la eficiencia operativa. El informe proporciona información vital para los líderes del sector público que buscan fortalecer sus defensas contra las amenazas en evolución.

POR Jose Valerio
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Principales hallazgos del informe de tendencias del sector público de 2026 y más allá
El camino hacia los datos soberanos: desafíos y prioridades en la computación centrada en el entorno local
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El camino hacia los datos soberanos: desafíos y prioridades en la computación centrada en el entorno local

Un panel sobre la propiedad de los datos cuestionó la definición de propiedad, argumentando que debe extenderse más allá del simple control de la cuenta para incluir la independencia estructural, la interoperabilidad y la gobernanza comunitaria. Oradores como Zenna Fiscella, Paul Frazee, Boris Mann y Robin Berjon enfatizaron la necesidad de estándares compartidos, plataformas desvinculadas y mejores herramientas para apoyar la soberanía del usuario. Por Olimpiu Pop

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Cómo DoorDash construyó un asistente de compras impulsado por IA que no depende únicamente de los LLM
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Cómo DoorDash construyó un asistente de compras impulsado por IA que no depende únicamente de los LLM

DoorDash detalla la arquitectura detrás de Ask DoorDash, su asistente de compras conversacional impulsado por IA, que combina modelos de lenguaje grandes, agentes de IA especializados, herramientas basadas en MCP y una capa de inteligencia con memoria persistente del consumidor y datos en tiempo real. Los resultados iniciales muestran un aumento de hasta el 24% en las conversiones de compra, un 17% mayor en los carritos y una mayor precisión en la intención, utilizando sesiones basadas en la memoria. Por Leela Kumili

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Presentando Precursor: detección de comportamiento agente en el cliente a través de señales continuas
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Presentando Precursor: detección de comportamiento agente en el cliente a través de señales continuas

Precursor, nuestro nuevo motor de validación continua de comportamiento para la gestión de bots, ofrece visibilidad de cómo interactúan los humanos y los bots a lo largo de toda la experiencia del usuario. Al convertir el comportamiento a nivel de sesión en señales de detección de bots, identifica la automatización avanzada con mayor precisión, al tiempo que reduce la fricción para los usuarios legítimos.

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Resumen de noticias de Java: TornadoVM 5, JHipster, Google ADK, OmniFish Build de Payara, Presentación de Vidocq
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Resumen de noticias de Java: TornadoVM 5, JHipster, Google ADK, OmniFish Build de Payara, Presentación de Vidocq

El resumen de Java de esta semana, para el 6 de julio de 2026, incluye noticias destacando: el lanzamiento GA de TornadoVM 5.0; versiones de actualización de JHipster, Keycloak y Google ADK; versiones de mantenimiento de GraalVM Native Build Tools y Micronaut; la versión OmniFish de Payara y la introducción de Vidocq, una nueva implementación del Core Profile y MicroProfile 7.1 de Jakarta EE. Por Michael Redlich

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Ejecución de OpenTelemetry a gran escala con OpAMP
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Ejecución de OpenTelemetry a gran escala con OpAMP

A medida que más organizaciones adoptan OpenTelemetry en producción a gran escala, con múltiples recolectores en entornos heterogéneos, surge un nuevo desafío: cómo gestionar, configurar y actualizar de forma consistente y segura esta flota de agentes de forma remota…

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Desbloqueando el futuro de los datos de video: almacenamiento en la nube de March Networks en AWS
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Desbloqueando el futuro de los datos de video: almacenamiento en la nube de March Networks en AWS

Las organizaciones enfrentan desafíos con el almacenamiento de videovigilancia tradicional debido al rápido aumento de los volúmenes de datos de video provenientes del comercio minorista, la banca, los restaurantes y el transporte. Las crecientes necesidades de retención y el deseo de obtener información operativa hacen que el almacenamiento local sea insostenible, lo que lleva a una búsqueda de soluciones alternativas.

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Cómo construir aplicaciones locales más resistentes utilizando la infraestructura del protocolo AT
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Cómo construir aplicaciones locales más resistentes utilizando la infraestructura del protocolo AT

Jake Lazaroff presentó el protocolo AT como un marco versátil para aplicaciones distribuidas, que va más allá de simplemente las redes sociales. Destacó la importancia de una arquitectura centrada en el local, que permite a los usuarios almacenar datos en almacenes de datos personales (PDS) mientras utilizan una infraestructura compartida para la sincronización y las actualizaciones. La presentación incluyó experimentos con herramientas colaborativas, demostrando ventajas como la disminución de la dependencia de los backends específicos de la aplicación.

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Contribuyendo a la resiliencia del sector financiero del Reino Unido como un actor clave
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Contribuyendo a la resiliencia del sector financiero del Reino Unido como un actor clave

Google Cloud ha sido designado como un tercero de interés crítico (TIC) para el sector financiero del Reino Unido por el Tesoro del Reino Unido, lo que refleja su importante papel para las empresas del Reino Unido. Esta designación permitirá que el Banco de Inglaterra y otras entidades reguladoras supervisen la operación, mejorando la resiliencia del sector. Google Cloud se compromete a apoyar a los clientes para que cumplan con los requisitos reglamentarios y a fomentar una colaboración más estrecha con los reguladores. La empresa tiene como objetivo mantener su enfoque en ser una plataforma segura y resiliente para la transformación digital en el sector financiero.

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¿Qué hay de nuevo en Google Cloud
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¿Qué hay de nuevo en Google Cloud

Google Cloud proporciona actualizaciones, anuncios y recursos regulares sobre sus servicios. Los próximos seminarios incluyen uno para el 16 de julio, que presenta Google Cloud NGFW con protección avanzada contra malware impulsada por Palo Alto Networks, y otro sobre la optimización de la infraestructura para la IA. También se destacan las previsiones públicas para los entornos de pruebas de Cloud Run y las nuevas capacidades en Apigee. Los informes indican que muchas organizaciones necesitan actualizaciones de infraestructura para la IA. Diversas charlas técnicas cubrirán la gobernanza, la seguridad y la optimización del despliegue de APIs.

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Frontier y Center: ¿Quién evalúa las evaluaciones?
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Frontier y Center: ¿Quién evalúa las evaluaciones?

El artículo explora las complejidades de evaluar agentes de IA, particularmente en los contextos de recuperación de datos y respuesta a preguntas. Critica las pruebas tradicionales de aprobar o reprobar que proporcionan información limitada sobre las capacidades de un agente, abogando por un enfoque más matizado mediante el uso de un marco de referencia llamado Discovery Bench. Este marco utiliza la teoría de la información para modular la dificultad de las preguntas ajustando los términos en función de su poder informativo. El objetivo es generar mapas de rendimiento detallados, destacando no solo los éxitos, sino también los modos de fallo específicos, lo que permite realizar mejoras dirigidas en los sistemas de IA. La pieza enfatiza la necesidad de evaluar rigurosamente tanto el rendimiento de los agentes de IA como la calidad de los propios marcos de referencia de evaluación.

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