Cómo vincular Google Analytics 4 con tu Perfil de Empresa en Google
Guía paso a paso para vincular Google Analytics 4 con tu Perfil de Empresa en Google: requisitos, métricas de tu ficha (llamadas, rutas, clics) y límites.
Claude Science: Anthropic lleva la inteligencia artificial al laboratorio
El 30 de junio de 2026, Anthropic presentó Claude Science, su producto insignia más ambicioso hasta la fecha: un workbench —un entorno de trabajo integrado— diseñado para que los científicos hagan investigación computacional real, no solo conversen con un chatbot. La comparación que hace la propia compañía es reveladora: Claude Science aspira a ser para la ciencia lo que Claude Code es para la programación. En Netbrain seguimos de cerca cada movimiento de la inteligencia artificial aplicada, porque marca la dirección de lo que, tarde o temprano, acaba llegando a las empresas. Y Claude Science es un caso de estudio perfecto de hacia dónde va la IA: de responder preguntas a ejecutar trabajo verificable de principio a fin. Qué es Claude Science (y qué no es) Conviene empezar por lo que no es, porque Anthropic fue explícita: Claude Science no es un modelo de IA nuevo ni un modelo «más capaz en biología». Funciona sobre los modelos Claude ya existentes —incluido Claude Opus 4.8— sin acceso especial ni versiones reservadas. Entonces, ¿qué aporta? Claude Science es la capa de flujo de trabajo que rodea al modelo. En lugar de que un investigador salte entre decenas de herramientas fragmentadas —bases de datos, scripts, clústeres de cómputo, gestores de referencias—, Claude Science lo unifica todo en un único entorno donde un asistente de IA actúa como director del proyecto: consulta datos, ejecuta análisis en varios pasos, genera figuras y prepara manuscritos. La apuesta estratégica es clara y la resumió bien la prensa especializada: Anthropic no compite con un modelo mejor, compite con el flujo de trabajo. Es la misma lección que ya vimos con Claude Code. Cómo funciona: los cuatro pilares 1. Más de 60 bases de datos científicas integradas Claude Science se conecta de forma nativa a más de 60 bases de datos preconfiguradas para genómica, análisis de célula única (single-cell), proteómica, biología estructural y quimioinformática. Fuentes como UniProt, PDB, Ensembl, Reactome, ClinVar, ChEMBL o GEO se consultan sin que el investigador tenga que navegar cada una por separado. 2. Artefactos reproducibles: el detalle que lo cambia todo Este es, probablemente, el mayor avance. Cuando Claude Science genera una figura o un manuscrito, incluye el código exacto que la produjo, la especificación del entorno y el historial completo de mensajes. Renderiza de forma nativa estructuras 3D de proteínas, pistas de navegador genómico y estructuras químicas. ¿Por qué importa tanto? Porque resuelve el talón de Aquiles de la IA en ciencia: la reproducibilidad. Cualquier resultado se puede validar y reproducir meses después, entendiendo exactamente qué entradas lo generaron. Y las ediciones se piden en lenguaje natural. Claude Science entrega cada figura junto al codigo, el entorno y el historial que la generaron: reproducibilidad real. (Fuente: Anthropic) 3. Gestión de cómputo a demanda El sistema se encarga de la planificación de trabajos, la asignación de recursos y el escalado —desde una sola GPU hasta cientos—. Funciona con máquinas locales, clústeres HPC vía SSH o cómputo bajo demanda de Modal. Los grandes conjuntos de datos permanecen en los sistemas del laboratorio: a Claude solo se le envía el contexto necesario, un punto clave de privacidad y coste. Claude Science planifica y escala el computo (aqui, 8 trabajos scVI en paralelo con kernel Python en vivo). (Fuente: Anthropic) 4. Un agente revisor que se autocorrige Claude Science incorpora un agente revisor dedicado que inspecciona los resultados: detecta citas incorrectas, números que no se pueden rastrear hasta su origen y desajustes entre el código y las figuras, y se autocorrige. Es control de calidad automatizado sobre el propio trabajo de la IA. Sobre qué tecnología corre Además de los modelos Claude (Opus 4.8), Claude Science se integra con el NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit, incluyendo modelos de biología como Evo 2, Boltz-2 y OpenFold3. Es decir: combina el razonamiento general de Claude con modelos especializados de biología estructural y genómica. Casos reales: de dos años a unas semanas Lo interesante no es la promesa, sino lo que ya se está haciendo con ello: Allen Institute (Jérôme Lecoq): construyó una «plantilla de revisión computacional» con 20 skills personalizadas. Un sistema multiagente redujo la redacción de revisiones de literatura de dos años a completar más de 10 revisiones (muchas de más de 100 páginas) con citas verificadas. UCSF Brain Tumor Center (Stephen Francis): aceleró la investigación de epidemiología molecular sobre el glioma, completando análisis germinales completos en aproximadamente una décima parte del tiempo anterior, manteniendo la validación independiente de los resultados. Manifold Bio: evaluó candidatos a medicamentos dirigidos a tejidos, analizando expresión en superficie, tráfico celular y seguridad en cientos de dianas terapéuticas. Programa AI for Science: 30.000 $ en créditos Anthropic acompaña el lanzamiento con un programa de becas. Apoyará hasta 50 proyectos con hasta 30.000 $ en créditos de Claude cada uno, orientados a investigación de posgrado y postdoctoral en biología y biomedicina. Detalles: Plazo de solicitud: 15 de julio de 2026 Notificación de concesión: 31 de julio de 2026 Periodo del proyecto: del 1 de septiembre al 1 de diciembre de 2026 Cómputo adicional: Modal aporta hasta 2.000 $ en créditos por proyecto Disponibilidad y planes Claude Science llega en beta para macOS y Linux, disponible para los planes Pro, Max, Team y Enterprise. En Team y Enterprise requiere activación por parte del administrador, y hay una opción académica con asientos de plan Team con descuento para laboratorios de investigación. Qué significa esto para tu empresa Aquí es donde la noticia deja de ser «cosa de laboratorios» y empieza a importar a cualquier negocio. Claude Science confirma tres tendencias que ya estamos aplicando en proyectos reales: La IA pasa de conversar a ejecutar. El valor ya no está en preguntar, sino en encadenar tareas —consultar datos, procesarlos, generar entregables verificables— de forma autónoma. Es exactamente la lógica de la automatización de procesos con IA y agentes que implementamos con n8n. La reproducibilidad y la trazabilidad son el nuevo estándar. Que cada resultado venga con su código y su origen no es un lujo científico: es
Steam Machine: la consola-PC de Valve y el salto tecnológico que la hace posible
La Steam Machine ha vuelto, y esta vez lo hace en un momento tecnológico radicalmente distinto al de su primer intento. Lo que en 2015 fue un experimento fallido, en 2026 reaparece como un pequeño cubo negro capaz de mover juegos en 4K desde el salón. Pero la historia de la Steam Machine es, sobre todo, la historia de una década de evolución tecnológica: sistemas operativos que maduraron, capas de compatibilidad que rompieron barreras y técnicas de inteligencia artificial que hoy permiten lo que antes era impensable. En este artículo repasamos qué es la Steam Machine, de dónde viene, qué avances la hacen posible y por qué su lanzamiento —el 30 de junio de 2026— es un espejo perfecto de cómo la IA está redibujando toda la industria del hardware en nuestra era. Qué es la Steam Machine La Steam Machine es un ordenador compacto de sobremesa fabricado por Valve —la empresa detrás de Steam y la Steam Deck— diseñado para conectarse al televisor y funcionar como una consola, pero conservando la flexibilidad y el enorme catálogo del PC gaming. Ejecuta SteamOS 3, el sistema operativo basado en Linux de Valve, y da acceso a la biblioteca completa de Steam. Se presentó en noviembre de 2025 dentro de un ecosistema de hardware más amplio que incluye un nuevo Steam Controller y unas gafas de realidad virtual inalámbricas llamadas Steam Frame. En esencia: un PC con forma de consola, sin las ataduras de un ecosistema cerrado. Físicamente es un cubo negro y minimalista de unos 15 centímetros de lado —»del tamaño de un cubo de seis pulgadas», en palabras de Valve—, pensado para pasar desapercibido bajo el televisor, con una placa frontal personalizable y una tira de LED configurable. De 2015 a 2026: una década de evolución tecnológica Para entender por qué la Steam Machine importa hoy, hay que recordar por qué fracasó la primera vez. El fracaso original (2015–2018) La primera generación de Steam Machines no la fabricaba Valve, sino socios como Alienware o ASUS, siguiendo unas especificaciones mínimas. El resultado fue un catálogo confuso de equipos con precios que iban desde unos 400 hasta 2.000 dólares. Pero el problema de fondo era otro: el clásico dilema del huevo y la gallina. SteamOS estaba basado en Linux, y la mayoría de grandes lanzamientos se desarrollaban para Windows. Sin juegos no había usuarios, y sin usuarios los desarrolladores no portaban sus juegos. A eso se sumó un precio poco competitivo frente a la PS4 y la Xbox One de la época. En abril de 2018, Valve retiró discretamente la sección de Steam Machines de su tienda. El sueño de conquistar el salón había terminado antes de empezar. Qué cambió: los tres pilares de la nueva Steam Machine La gran diferencia entre 2015 y 2026 no está tanto en la potencia bruta como en el ecosistema de software que la rodea. Tres avances lo cambiaron todo: Proton. Es probablemente la pieza más importante. Proton es una capa de compatibilidad que permite ejecutar juegos diseñados para Windows sobre Linux casi sin intervención del usuario. Lo que en 2015 fue la tumba del proyecto —no poder jugar a los títulos de Windows— hoy es su mayor fortaleza. Con Proton, decenas de miles de juegos de Steam funcionan en SteamOS desde el primer día. La Steam Deck. Lanzada en 2022, la consola portátil de Valve demostró que existía un público real interesado en jugar a títulos de PC sobre SteamOS sin depender de Windows. Su éxito comercial validó la idea y dio a Valve años de datos y aprendizajes sobre hardware, refrigeración y experiencia de usuario. Un SteamOS maduro. El sistema operativo de Valve ya no es un experimento: es una plataforma pulida, con actualizaciones en segundo plano, soporte CEC para controlar el televisor y una experiencia «enciende y juega» sin tener que tocar drivers ni software de terceros. Curiosamente, fueron los propios usuarios quienes se adelantaron a Valve: muchos ya conectaban su Steam Deck al televisor o montaban mini-PC caseros con SteamOS. La demanda latente estaba ahí. Esta vez, Valve decidió fabricar una única máquina propia, unificada y optimizada, para no repetir la confusión de hace una década. El ecosistema: Steam Frame y Steam Controller La Steam Machine no llega sola. La nueva consola de Valve forma parte de un ecosistema de tres piezas presentado en noviembre de 2025: Steam Frame. Unas gafas de realidad virtual inalámbricas y «streaming-first» que permiten jugar tanto al catálogo de VR como a juegos planos de Steam. La unidad base pesa unos 185 gramos (440 con interfaz facial, batería y correa), y apuesta por la comodidad y la autonomía frente a equipos atados por cable. Steam Controller. Un mando rediseñado que combina la ergonomía clásica con los paneles táctiles de la Steam Deck y la potencia de configuración de Steam Input. Funciona con la Steam Machine, la Steam Deck, el Steam Frame, un PC o un portátil. Juntos, dibujan la apuesta de Valve: un mismo catálogo —el tuyo de Steam— jugable en el salón, en VR o en movilidad, sin ecosistemas cerrados de por medio. Especificaciones técnicas de la Steam Machine Sobre el papel, la Steam Machine apuesta por arquitecturas modernas en un formato pequeño: CPU: AMD semipersonalizada con arquitectura Zen 4, 6 núcleos y 12 hilos, hasta 4,8 GHz. GPU: AMD semipersonalizada con arquitectura RDNA 3, 28 unidades de cómputo a 2,45 GHz sostenidos. Memoria: 16 GB de RAM DDR5 y 8 GB de VRAM GDDR6. Almacenamiento: versiones de 512 GB y 2 TB, ampliables internamente con SSD NVMe o externamente con microSD. Conectividad: HDMI 2.0, DisplayPort 1.4, USB-C, cuatro USB-A, Ethernet 1 Gbit, Wi-Fi 6E y Bluetooth 5.3. Sistema operativo: SteamOS 3. Valve afirma que la consola es aproximadamente seis veces más potente que la Steam Deck y que apunta a ofrecer juegos en 4K a 60 FPS. Su ventaja arquitectónica frente a la generación actual de consolas es clara: Zen 4 y RDNA 3 son notablemente más modernas que la Zen 2 y RDNA
Business Intelligence para pymes: convierte tus datos en mejores decisiones
Business Intelligence para pymes: convierte los datos de tu Excel, ERP o CRM en cuadros de mando, automatización y decisiones en tiempo real. Netbrain.
Monitorización industrial en tiempo real: del SCADA tradicional al big data industrial
La monitorización industrial ha dejado de ser un lujo reservado a grandes multinacionales. Hoy, cualquier planta de producción en La Rioja, Navarra o el País Vasco puede acceder a sistemas de captura y análisis de datos en tiempo real que hace diez años solo estaban al alcance de la industria aeronáutica o automovilística. Pero la tecnología ha cambiado tanto que el enfoque clásico —basado en SCADA cerrados y licencias millonarias— ya no es la única opción, ni la mejor. En este artículo explicamos cómo funciona la monitorización industrial moderna, qué protocolos y arquitecturas están ganando terreno, y cómo el big data industrial está transformando la forma en que las fábricas del norte de España toman decisiones. El problema del SCADA tradicional Los sistemas SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) llevan décadas siendo el estándar en la industria. Funcionan bien para lo que fueron diseñados: supervisar y controlar procesos en tiempo real dentro de una red cerrada. Pero tienen limitaciones que cada vez pesan más: Arquitectura cerrada: cada fabricante (Siemens con WinCC, Schneider con Citect, Rockwell con FactoryTalk) utiliza protocolos y formatos propios. Integrar datos de PLCs de distintos fabricantes en un único panel es caro y complejo. Licencias por estación: cada puesto de visualización requiere una licencia. Escalar el acceso a producción, mantenimiento, calidad y dirección multiplica los costes. Sin análisis histórico real: los SCADA tradicionales almacenan históricos, pero sus herramientas de análisis son limitadas. Cruzar datos de producción con consumos energéticos, calidad y condiciones ambientales requiere exportar a Excel o conectar con herramientas externas. Acceso local: acceder desde fuera de la planta exige VPN, servidores de terminal o soluciones de acceso remoto costosas. Mantenimiento pesado: actualizaciones de Windows, parches de seguridad, licencias de base de datos SQL… El coste total de propiedad de un SCADA va mucho más allá de la licencia inicial. Esto no significa que el SCADA deba desaparecer. Para control en tiempo real con requisitos de determinismo (bucles de control cerrados, seguridad funcional), sigue siendo necesario. Pero para la capa de monitorización, análisis y toma de decisiones, hoy existen alternativas más ágiles, abiertas y económicas. Arquitectura moderna de monitorización industrial Las plataformas de monitorización de nueva generación se basan en una arquitectura de tres capas que separa la adquisición de datos del análisis y la visualización: Capa 1: Conectividad (Edge) Un gateway industrial instalado en planta se conecta a los PLCs, sensores y controladores existentes. No sustituye al SCADA ni al PLC: lee datos en paralelo sin interferir en el proceso productivo. Los protocolos más habituales en las plantas del norte de España son: Modbus TCP/RTU: el protocolo más extendido en la industria. Presente en el 80% de las instalaciones con más de 10 años. Simple, fiable y ampliamente soportado. OPC-UA: el sucesor de OPC-DA, independiente de plataforma. Permite comunicación segura, cifrada y multiplataforma. El estándar que recomiendan Siemens, Beckhoff y la mayoría de fabricantes europeos para nuevas instalaciones. MQTT: protocolo ligero de mensajería pub/sub, ideal para comunicaciones máquina-nube con ancho de banda limitado. Cada vez más presente en sensórica IoT industrial. S7 (Siemens): protocolo nativo de los PLCs Siemens S7-300/400/1200/1500. En La Rioja y Navarra, donde Siemens tiene una presencia dominante en la industria agroalimentaria, es imprescindible soportarlo nativamente. EtherNet/IP (Allen-Bradley): habitual en líneas de automoción y packaging del corredor del Ebro y el País Vasco. El gateway captura datos a frecuencias configurables (desde milisegundos para vibraciones hasta minutos para temperaturas ambientales) y los transmite a la capa de procesamiento. Capa 2: Procesamiento y almacenamiento (Cloud o On-Premise) Los datos llegan a un broker de mensajería (MQTT o AMQP) y se procesan en un pipeline que incluye: Normalización: convertir señales brutas (mA, mV, contadores) en unidades de ingeniería (°C, bar, kWh, unidades/hora). Almacenamiento en base de datos temporal: las time-series databases (InfluxDB, TimescaleDB, QuestDB) están diseñadas para ingestar millones de puntos por segundo y realizar consultas de agregación sobre ventanas temporales. Son entre 10x y 100x más eficientes que un SQL Server tradicional para datos industriales. Motor de reglas: evaluación continua de condiciones de alarma, umbrales dinámicos y correlaciones entre variables. Cuando la temperatura del rodamiento del motor 3 supera los 85°C y la vibración crece un 15% respecto a la media de las últimas 2 horas, se dispara una alerta de mantenimiento predictivo. Capa 3: Visualización y análisis (Dashboards) Paneles web accesibles desde cualquier navegador, sin instalación de software. Cada perfil (operario, jefe de producción, director de planta, mantenimiento) ve la información que necesita, con el nivel de detalle adecuado: Operario: estado en tiempo real de su línea, alarmas activas, contadores de producción. Jefe de producción: OEE (disponibilidad × rendimiento × calidad), comparativa entre turnos, tendencias semanales. Mantenimiento: histórico de alarmas, horas de funcionamiento por equipo, indicadores de degradación. Dirección: KPIs de planta, consumos energéticos vs producción, cumplimiento de objetivos. Big data industrial: del dato bruto a la decisión Capturar datos es solo el primer paso. El valor real está en lo que haces con ellos. Aquí es donde el big data industrial marca la diferencia frente al SCADA tradicional: Análisis de tendencias y predicción de fallos Con meses o años de histórico almacenado, los algoritmos de machine learning detectan patrones que un operario no puede ver. Un ejemplo real: en una planta embotelladora de La Rioja, el análisis de la corriente consumida por un motor de transporte de botellas reveló un patrón de degradación del rodamiento tres semanas antes de que el motor fallara. Sin monitorización, ese fallo habría supuesto una parada no programada de 8 horas y la pérdida de una jornada completa de producción. Optimización energética El coste energético es ya el segundo mayor gasto operativo en la industria, solo por detrás de la materia prima. Cruzar datos de consumo eléctrico, gas y agua con los datos de producción permite: Identificar máquinas que consumen en vacío (sin producir). Detectar picos de demanda evitables con reprogramación de arranques. Calcular el coste energético real por unidad producida, no por estimación. Justificar inversiones en eficiencia con datos reales, no con estimaciones del proveedor
Digitalización industrial en La Rioja: guía práctica de Industria 4.0 para pymes
Qué es la digitalización industrial y por qué es crítica en 2026 La digitalización industrial, también conocida como Industria 4.0, es la integración de tecnologías digitales en los procesos de fabricación, logística y gestión. No se trata solo de informatizar: se trata de conectar máquinas, datos y personas para tomar mejores decisiones en tiempo real. Para las empresas industriales de La Rioja — desde bodegas hasta fábricas de componentes — la digitalización ya no es una opción futura. Es una ventaja competitiva inmediata que reduce costes, mejora la calidad y abre nuevos mercados. Los pilares de la Industria 4.0 Internet de las Cosas (IoT) industrial Sensores conectados que monitorizan temperatura, presión, vibración, consumo energético y cualquier variable de tu proceso productivo. Los datos se envían a la nube en tiempo real, permitiendo detectar anomalías antes de que se conviertan en averías costosas. Automatización de procesos Desde líneas de producción robotizadas hasta la automatización de tareas administrativas con RPA. El objetivo: que las personas se dediquen a lo que aporta valor y las máquinas hagan el trabajo repetitivo. Análisis de datos e inteligencia artificial Los datos sin análisis no sirven. Las plataformas de Business Intelligence e IA transforman millones de registros en dashboards accionables. Conectividad y sistemas integrados ERP, CRM, MES, SCADA… la digitalización industrial conecta todos los sistemas para que la información fluya sin silos. Un pedido se traduce automáticamente en una orden de producción que actualiza el inventario. Casos reales de digitalización industrial en La Rioja Sector vitivinícola Bodegas que monitorizan la fermentación con sensores IoT, controlan la temperatura de barricas de forma remota y predicen el momento óptimo de vendimia con datos meteorológicos e históricos. Sector manufacturero Fábricas de La Rioja que han reducido un 30% sus paradas no planificadas implementando mantenimiento predictivo basado en datos de vibración y consumo eléctrico. Sector agroalimentario Empresas conserveras que han automatizado el control de calidad con visión artificial e integrado la trazabilidad completa desde el campo hasta el lineal. Cómo empezar la digitalización de tu empresa industrial La transformación digital no se hace de golpe. En Netbrain, especializados en IoT e Industria 4.0 en Logroño, seguimos un enfoque progresivo: Diagnóstico digital: evaluamos tus procesos actuales e identificamos cuellos de botella. Plan de digitalización: definimos prioridades, tecnologías y un roadmap realista. Proyecto piloto: empezamos con un proceso concreto para demostrar resultados rápidos. Escalado: extendemos la solución al resto de procesos. Formación: capacitamos a tu equipo para que sea autónomo. El coste de NO digitalizar Perder competitividad frente a empresas que sí automatizan. Depender de procesos manuales propensos a errores. No poder escalar cuando llega una oportunidad de mercado. Tomar decisiones sin datos, basándose en intuición. ¿Quieres evaluar el nivel de digitalización de tu empresa? En Netbrain ofrecemos un diagnóstico digital para empresas industriales de Logroño y La Rioja. Contacta con nosotros. Si estás buscando una agencia de diseño web en Logroño para impulsar tu proyecto, en Netbrain te asesoramos sin compromiso. La transformación digital de una empresa riojana empieza por su presencia online. En Netbrain te ayudamos con el diseño web en La Rioja y con el posicionamiento SEO en Logroño para que esa digitalización se traduzca en clientes. 📖 Lectura relacionada: para empresas industriales que invierten en visibilidad digital, conviene leer la guía oficial de Google de mayo 2026 sobre SEO para IA y AI Overviews.
Las llaves electrónicas impulsan la digitalización y la seguridad en entornos industriales
Las llaves electrónicas EUCHNER EKS impulsan la digitalización y la seguridad en entornos industriales La digitalización industrial no consiste únicamente en conectar máquinas o recopilar datos. Un pilar fundamental es la gestión segura de accesos, identidades y permisos, tanto a nivel de software como de maquinaria y procesos. En este contexto, las llaves electrónicas EUCHNER EKS se han consolidado como una solución fiable, flexible y plenamente integrada en entornos industriales y de TI. En NETBRAIN hemos trabajado con esta tecnología, desarrollando e integrando soluciones basadas en EKS para software en Windows, validación con Active Directory y control de acceso a máquinas y PLCs, demostrando su alto potencial dentro de proyectos de digitalización avanzada. ¿Qué es el sistema EKS? El Electronic Key System (EKS) es un sistema de identificación electrónica basado en transponders. Combina una llave física electrónica con memoria interna y un módulo lector/adaptador capaz de comunicarse con sistemas de control, PLCs o software de PC. Cada llave contiene un identificador único y puede almacenar información adicional como: Niveles de acceso Permisos operativos Datos de usuario Fechas de validez o estados Esto permite sustituir o complementar los sistemas tradicionales basados en contraseñas, tarjetas o llaves mecánicas, aportando mayor seguridad y trazabilidad. Aplicaciones clave en proyectos de digitalización 1. Control de accesos y seguridad operativa Una de las aplicaciones más habituales del sistema EKS es el control de acceso a máquinas y procesos industriales. Cada usuario dispone de su propia llave electrónica, configurada con los permisos necesarios para su función. De esta forma: Solo personal autorizado puede operar determinadas funciones. Se evita el uso compartido de contraseñas. Se reduce el riesgo de manipulaciones indebidas. Se obtiene trazabilidad de las acciones realizadas. Este enfoque es especialmente relevante en entornos con distintos perfiles técnicos, mantenimiento, producción o ingeniería. 2. Integración con software en Windows En NETBRAIN hemos desarrollado la integración directa de llaves EKS con aplicaciones en Windows, utilizando módulos adaptadores compatibles con entornos PC. Esto permite, entre otras cosas: Identificar automáticamente al usuario al insertar la llave. Habilitar o bloquear funcionalidades dentro del software. Registrar eventos asociados a cada usuario. Eliminar la necesidad de introducir credenciales manuales. Desde el punto de vista de la experiencia de usuario, el acceso se vuelve más rápido y sencillo; desde el punto de vista de la seguridad, se refuerza el control de identidades. 3. Validación y autenticación con Active Directory Uno de los desarrollos más avanzados que hemos implementado es la vinculación de las llaves electrónicas EKS con Active Directory (AD). Mediante esta integración: Cada llave se asocia a un usuario del dominio. Los permisos se gestionan de forma centralizada desde la infraestructura TI. Se unifican los criterios de acceso entre software corporativo y sistemas industriales. Se refuerzan las políticas de seguridad existentes. Este enfoque es especialmente útil en empresas que desean alinear la seguridad OT con la seguridad IT, un requisito cada vez más habitual en entornos industriales modernos. 4. Acceso a máquinas, PLCs y sistemas de automatización Además del entorno PC, los sistemas EKS permiten una integración directa con PLCs y controladores industriales. La lectura de la llave puede utilizarse para: Autorizar la puesta en marcha de una máquina. Habilitar modos de mantenimiento o configuración. Permitir cambios de parámetros solo a personal cualificado. Transferir datos almacenados en la llave al controlador. Esto convierte a la llave electrónica en un elemento activo dentro del proceso productivo, no solo como identificador, sino como herramienta de control operativo. Ventajas principales de las llaves electrónicas EKS Alta seguridad: identificación física y electrónica, difícil de duplicar. Flexibilidad: integración con software, PLCs y sistemas corporativos. Gestión centralizada de usuarios: especialmente potente cuando se integra con Active Directory. Trazabilidad: registro claro de accesos y acciones. Robustez industrial: diseñadas para entornos exigentes y uso continuo. Escalabilidad: válidas tanto para pequeñas instalaciones como para grandes plantas industriales. Conclusión Las llaves electrónicas EUCHNER EKS representan una solución clave dentro de los proyectos de digitalización industrial orientados a la seguridad, el control de accesos y la integración IT/OT. Nuestra experiencia en NETBRAIN, integrándolas con software en Windows, validación mediante Active Directory y acceso a máquinas y PLCs, demuestra que se trata de una tecnología madura, versátil y alineada con los requisitos de la Industria 4.0. Implementar este tipo de sistemas no solo mejora la seguridad, sino que aporta orden, trazabilidad y eficiencia a los procesos industriales digitalizados.
🛒 Cuando la compra en el supermercado se convierta en una conversación
🛒 Cuando la compra en el supermercado se convierta en una conversación Hace unos días leí sobre el lanzamiento del Agentic Commerce Protocol (ACP) de OpenAI, un estándar que permitirá que cualquier persona pueda comprar productos directamente en una conversación con su IA. Y pensé en el impacto que esto tendrá cuando las grandes cadenas de supermercados como Mercadona, Carrefour o Alcampo decidan dar el paso. De navegar webs a simplemente conversar Hoy en día, hacer la compra online todavía puede ser un proceso tedioso: Buscar cada producto. Navegar entre menús. Revisar carritos y métodos de pago. Con ACP/MCP, la experiencia sería radicalmente diferente:👉 “Hazme la compra semanal: leche, pan integral, fruta y detergente”Y listo. La IA entiende, conecta con el supermercado y en segundos la compra está hecha. Un impacto más allá de la comodidad Lo verdaderamente revolucionario no es solo la velocidad, sino la accesibilidad: Personas mayores o con poca soltura digital podrían comprar sin esfuerzo. Personas con discapacidad tendrían una forma mucho más natural de gestionar sus necesidades. Con agentes de voz, la compra será tan fácil como hablar. Esto no es solo tecnología, es inclusión digital. Ventajas también para las empresas Catálogos siempre actualizados gracias a un feed estandarizado. Menos fricción para captar y fidelizar clientes. Datos en tiempo real sobre hábitos de consumo. En definitiva, un canal de ventas universal dentro de los agentes conversacionales. Lo que viene La compra online dejará de ser “entrar a una web y buscar productos” para convertirse en un diálogo natural con tu IA.Un cambio que no solo optimiza la experiencia de usuario, sino que abre la puerta a una sociedad más inclusiva, donde la tecnología reduce barreras y multiplica posibilidades. ¿Te imaginas a tus padres o abuelos haciendo la compra simplemente hablando con su asistente de voz?
Kit Consulting La Rioja
Vsiita nuestra web dedicada al Kit Consulting ¿Qué es? Kit Consulting es el programa de ayudas del Gobierno de España que permite a pymes como la tuya diseñar la hoja de ruta para su transformación digital. ¿Cuál es la ayuda? Se trata de un Bono de Asesoramiento Digital dotado de una cuantía que deberás emplear en la contratación de los servicios de asesoramiento. La cuantía varía en función del tamaño que tenga tu empresa. El Gobierno ha anunciado la creación de un nuevo programa de ayudas, denominado ‘Kit Consulting’, con el que pretende que las pymes reciban asesoramiento y formación en áreas como la ciberseguridad o la Inteligencia Artificial. En concreto, los negocios de entre 10 y 50 empleados podrán solicitar un bono de 12.000 euros que, como en el caso del Kit Digital, irá destinado a los agentes que realizarán los servicios de asesoramiento. El programa ‘Kit Consulting’ estará dotado con 300 millones de euros y, como recogieron desde Europa Press, estará disponible desde mediados de junio, según las previsiones del Gobierno. La cuantía de la ayuda que podrá recibir cada pyme dependerá del número de empleados que tenga y se materializará en un ‘bono de asesoramiento digital’ de 12.000, 18.000 o 24.000 euros. Al igual que ocurre con el Kit Digital, las pymes beneficiarias deberán emplear el bono concedido en uno o varios de los diez servicios disponibles. En este caso, relacionados con el asesoramiento en áreas como la Inteligencia Artificial, la ciberseguridad, el análisis de datos o las ventas digitales, entre otros. El Gobierno ha sacado una guía para responder a las dudas de los autónomos sobre el Kit Digital El Ejecutivo espera que el ‘Kit Consulting’ llegue al menos a 15.000 empresas y que ya a mediados de junio las pymes puedan empezar a solicitar las ayudas. Y, como sucede con el Kit Digital, las ayudas estarán gestionadas por Red.es, entidad adscrita al Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública. Las ayudas están destinadas a empresas de más de diez empleados En este caso, las ayudas están destinadas a todas las empresas con más de diez empleados, las cuales podrán acceder a un bono de 12.000 euros, que se incrementarán a medida que crezca su número de empleados. Así, ascenderá a 18.000 euros para las medianas empresas de entre 50 y 100 trabajadores y hasta 24.000 para las que tengan entre 100 y 250 empleados en plantilla. Además, otros de los requisitos para acceder a las ayudas serán los siguientes: Tener domicilio fiscal en el territorio español y tener la consideración de pequeña o mediana empresa. Los solicitantes deberán estar inscritos en el censo de empresarios, profesionales y retenedores de la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT). No tener la consideración de empresas en crisis y estar al corrientes de las obligaciones tributarias y frente a la Seguridad Social. Asimismo, para solicitar estas nuevas ayudas -según el Gobierno, desde mediados de junio-, las pymes contarán con un sistema de tramitación automatizado, “con el objetivo de reducir la carga burocrática y acortar los plazos de concesión.”