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5 tendencias de IA que marcarán 2026

La inteligencia artificial evoluciona a una velocidad sin precedentes. Mientras muchas empresas todavía asimilan el impacto de los primeros sistemas generativos, el panorama tecnológico ya está dando su siguiente salto. Para 2026, veremos tecnologías maduras desplegándose a escala industrial con impacto real en los resultados empresariales. Exploramos cinco tendencias que están reconfigurando las estrategias de las organizaciones líderes.

Inteligencia Artificial Explicable XIA

Agentes de IA autónomos: de asistentes a colaboradores

Los agentes de IA autónomos representan un salto cualitativo respecto a los chatbots actuales. Estos sistemas planifican secuencias de acciones, interactúan con múltiples plataformas, corrigen errores sobre la marcha y aprenden de sus decisiones. Gartner predice que para finales de 2026, generarán una disrupción de mercado valorada en 58.000 millones de dólares, desafiando las herramientas de productividad tradicionales.

Las empresas implementan arquitecturas multiagente donde diferentes IA especializadas colaboran: un agente de ventas negocia cotizaciones mientras otro valida márgenes financieros y un tercero gestiona inventario, todo sin intervención humana directa pero con transparencia total.

Modelos de mundo: simulando la realidad antes de actuar

Si las redes neuronales profundas enseñaron a la IA a entender imágenes y textos, los modelos de mundo le están enseñando a comprender leyes físicas. Google DeepMind presentó Genie 3, capaz de generar entornos 3D interactivos en tiempo real. Meta desarrolla V-JEPA 2 para que robots planifiquen acciones en entornos desconocidos sin entrenamiento previo.

¿La ventaja? Entrenar mediante simulación en lugar de millones de ejemplos reales costosos. Un vehículo autónomo puede experimentar miles de condiciones meteorológicas en un día. Para 2026, estos modelos transformarán logística, manufactura y entretenimiento mediante gemelos digitales operativos.

Datos sintéticos: cuando la IA entrena a la IA

El instituto Epoch AI estima que los modelos de lenguaje consumirán toda la información pública disponible entre 2026 y 2032. La solución son datos sintéticos: información generada por IA para entrenar otros sistemas. Gartner prevé que para 2028, el 80% de los datos en sistemas de IA serán sintéticos.

Meta, OpenAI y Anthropic ya los utilizan. Las ventajas incluyen costes reducidos, ausencia de problemas de privacidad y capacidad de generar escenarios raros. Las estrategias más sofisticadas combinan 70% sintético para volumen y 30% real para mantener conexión con la realidad.

    AEO: el fin del SEO tradicional 

    Para 2026, el 25% del tráfico de búsqueda orgánico migrará hacia chatbots de IA, según Gartner. Ya no basta con posicionar en Google; necesitas que ChatGPT, Perplexity y Copilot citen tu marca en respuestas directas. Esto requiere contenido estructurado con datos semánticos, formato pregunta-respuesta y autoridad verificable. Para 2028, el 90% de las compras B2B estarán intermediadas por agentes de IA que comparan proveedores sin visitar sitios web.

    El futuro de la inteligencia artificial no espera. En Qaleon, como empresa española especializada en IA y analítica avanzada, ayudamos a las organizaciones a transformar estas tendencias emergentes en ventajas competitivas reales y medibl

    Top 10 ciudades inteligentes líderes rumbo a 2026

    En un mundo cada vez más urbano y conectado, las ciudades inteligentes (“smart cities”) no son ya una promesa, sino una necesidad urgente. Según varios índices recientes, las que están mejor posicionadas combinan tecnología, sostenibilidad, calidad de vida e innovación civicotech. Aquí repasamos cuáles son esas ciudades, qué las distingue, los retos que enfrentan, y por qué se espera que brillen hasta 2026.

    Top 10 ciudades inteligentes líderes rumbo a 2026

    ¿Qué es una ciudad inteligente y cómo se mide?

    Una ciudad inteligente, o smart city, es aquella que utiliza tecnologías digitales, infraestructuras conectadas, datos y políticas inteligentes para mejorar la calidad de vida de sus habitantes, optimizar recursos y gestionar de manera eficiente los servicios urbanos, reduciendo impactos ambientales. Los indicadores clave para medir su nivel de inteligencia incluyen movilidad (tiempos de desplazamiento, transporte público, tráfico), conectividad digital (velocidad de internet, cobertura, IoT), medio ambiente (calidad del aire, espacios verdes, emisiones de CO₂), servicios públicos digitales (salud, gobierno electrónico, seguridad), eficiencia energética y participación ciudadana. La sostenibilidad ambiental es central en estas ciudades, abarcando eficiencia energética, adaptación al cambio climático, gestión del agua, biodiversidad y reducción de huella ecológica. Sin embargo, la accesibilidad tecnológica sigue siendo un reto: personas mayores, zonas alejadas o comunidades con menos recursos pueden quedar rezagadas, por lo que es crítico cerrar estas brechas mediante políticas inclusivas, acceso económico y alfabetización digital hacia 2026.

    Selección de ciudades destacadas

    Las siguientes ciudades aparecen con frecuencia en rankings recientes (como el IMD Smart City Index 2025, reportes de sostenibilidad, conectividad, innovación, etc.) y se espera que mantengan o mejoren su liderazgo hacia 2026:

      • Zúrich, Suiza
        Primer lugar en el índice IMD 2025. Destaca por infraestructura urbana, salud, gobernanza, transporte y servicios públicos.

      • Oslo, Noruega
        Alta calidad de vida, fuerte compromiso con la sostenibilidad, baja contaminación y conexiones eficientes.

      • Ginebra, Suiza
        Mejora constante en servicios, espacios verdes, bienestar ciudadano y políticas públicas transparentes.

      • Dubai, Emiratos Árabes Unidos
        Inversiones fuertes en digitalización, infraestructura verde y servicios municipales inteligentes.

      • Abu Dhabi, Emiratos Árabes Unidos
        Énfasis en gobernanza, diversificación ecológica e innovación energética.

      • Londres, Reino Unido
        Ecosistema tecnológico robusto, startups, conectividad, transporte público inteligente y políticas de movilidad sostenible.

      • Copenhague, Dinamarca
        Referente en planificación urbana verde, movilidad activa, energía limpia y carbono-neutralidad.

      • Helsinki, Finlandia
        Innovaciones en movilidad integrada, datos abiertos, participación ciudadana y eficiencia energética.

      • Singapur, Singapur
        Densidad de sensores, gestión de tráfico y servicios digitales avanzados.

      • Barcelona, España
        Ejemplo europeo: iluminación pública inteligente, gestión de residuos, aparcamiento inteligente y políticas de movilidad urbana.

    Factores que distinguen a estas ciudades

     

    Estas son algunas de las características clave que las convierten en líderes y las que les permiten proyectar un crecimiento hasta 2026:

      • Infraestructura digital avanzada: redes 5G, IoT (“internet de las cosas”), sensores urbanos, gemelos digitales (digital twins).

      • Movilidad sostenible e integrada: transporte público eficiente, promoción de bicicletas y vehículos eléctricos, aplicaciones de transporte multimodal.

      • Energía limpia y eficiencia energética: uso de fuentes renovables, edificios con certificaciones verdes, iluminación inteligente, gestión de demanda energética.

      • Gestión del agua y residuos: optimización, reciclaje, reducción de contaminación, tratamiento eficiente.

      • Participación ciudadana y gobernanza transparente: acceso a datos abiertos, aplicaciones que conectan ciudadanos con decisiones municipales, políticas públicas participativas.

      • Calidad de vida: seguridad, salud, espacios verdes, calidad del aire, vivienda asequible.

    Retos comunes hacia 2026

     

    Aunque están bien posicionadas, estas ciudades enfrentan desafíos que deberán resolver para mantener su ventaja:

      1. Equidad y brecha digital: no solo proveer infraestructura, sino asegurar que todos los ciudadanos puedan acceder y usar las tecnologías.
      2. Costo de vida: ciudades con alta innovación suelen tener precios de vivienda, servicios y transporte elevados; esto puede generar desigualdades.
      3. Privacidad y seguridad de los datos: manejo responsable de los datos de ciudadanos, regulación, ciberseguridad.
      4. Resiliencia climática: adaptación al cambio climático, eventos extremos, inundaciones, olas de calor.
      5. Financiamiento sostenible: mantener inversión suficiente, modelos mixtos público-privados, incentivos para innovación continua.

     Tendencias que marcarán el rumbo hasta 2026

     

    Algunas de las tendencias que se perfilan como decisivas:

      • Integración del AI y analítica predictiva para anticipar fallos en servicios, optimización del tráfico, gestión energética.

      • Expansión de los gemelos digitales urbanos que permiten simular escenarios climáticos o de movilidad para tomar decisiones.

      • Mayor uso de movilidad eléctrica, vehículos autónomos, y transporte como servicio (MaaS).

      • Enfoque en la ciudad de los 15 minutos (o cinco), para que los servicios esenciales estén cerca de los barrios, reduciendo desplazamientos.

      • Políticas de carbono cero o neutralidad, acuerdos climáticos urbanos, infraestructura verde, techos verdes, espacios verdes urbanos.

    Conclusión

     

    Las ciudades que encabezan los rankings hacia 2026 tienen algo en común: visión estratégica, voluntad política, compromiso con la sostenibilidad, apertura al cambio tecnológico y enfoque en la gente. Zúrich, Oslo, Dubai, Londres, Singapur, Barcelona, entre otras, muestran cómo puede integrarse innovación, bienestar y responsabilidad ambiental.

    Para aquellas ciudades que aspiran a sumarse a ese grupo, no basta con adoptar tecnologías: se trata de integrar esas herramientas con gobernanza participativa, justicia social y resiliencia climática.

    Dificultad para integrar nuevas tecnologías en sistemas heredados: Cómo modernizar sin interrumpir operaciones

    En muchas empresas, los sistemas heredados o legacy systems son la columna vertebral de las operaciones diarias. Sin embargo, integrar nuevas tecnologías en estos sistemas presenta un desafío constante. La transformación digital se vuelve compleja cuando los sistemas antiguos no fueron diseñados para interactuar con herramientas modernas, generando ineficiencias, riesgos de seguridad y altos costos operativos.

    En este artículo, exploraremos los problemas más comunes de los sistemas legacy, opciones para modernizarlos sin detener operaciones y tecnologías que facilitan su integración con soluciones actuales.

     

    sistemas heredados

    Principales problemas de los sistemas legacy en empresas

    Los sistemas heredados, aunque funcionales durante años, presentan varias limitaciones que dificultan la innovación:

      • Compatibilidad limitada: Muchas plataformas antiguas no se integran fácilmente con aplicaciones modernas, APIs o soluciones en la nube.
      • Costos elevados de mantenimiento: Mantener sistemas obsoletos requiere especialistas y recursos cada vez más escasos.
      • Riesgos de seguridad: La falta de actualizaciones y parches los hace vulnerables a ciberataques.
      • Escalabilidad restringida: Los sistemas legacy no siempre soportan el crecimiento de datos ni la expansión de operaciones.
      • Experiencia de usuario deficiente: Interfaces anticuadas y procesos manuales afectan la productividad y satisfacción del empleado.

    Estos problemas generan una presión creciente para modernizar sin comprometer la continuidad del negocio.

    Opciones para modernizar sistemas heredados sin detener operaciones

    Actualizar sistemas legacy no significa detener operaciones ni reemplazar todo de golpe. Existen estrategias que permiten modernizar gradualmente:

      • Reingeniería o refactoring de aplicaciones: Mejorar y reescribir componentes clave del sistema para que sean compatibles con tecnologías modernas.
      • Implementación de APIs y microservicios: Permite que sistemas antiguos interactúen con nuevas aplicaciones sin reemplazar toda la infraestructura.
      • Migración a la nube híbrida: Mantener partes críticas en servidores locales mientras se migran otros módulos a la nube, reduciendo riesgos y costos.
      • Automatización de procesos: Integrar herramientas de RPA (Robotic Process Automation) para agilizar tareas manuales dentro del sistema legacy.
      • Fase de coexistencia: Operar sistemas antiguos y nuevos en paralelo durante un tiempo hasta que la transición sea completa.

    Estas estrategias permiten modernizar de manera gradual, segura y eficiente, reduciendo el impacto en las operaciones diarias.

    Tecnologías que ayudan a integrar sistemas legacy con soluciones modernas

    Existen herramientas y tecnologías específicas que facilitan la integración:

      • Plataformas de integración (iPaaS): Conectan aplicaciones locales y en la nube de forma fluida.
      • APIs y microservicios: Permiten que los sistemas legacy compartan datos y servicios con nuevas aplicaciones.
      • Inteligencia Artificial y analítica avanzada: Extraen información valiosa de datos antiguos para mejorar la toma de decisiones.
      • Robotic Process Automation (RPA): Automatiza tareas repetitivas que antes dependían de procesos manuales en sistemas antiguos.
      • Contenedores y virtualización: Aíslan componentes legacy para facilitar su actualización y escalabilidad sin afectar otras áreas.

    Estas tecnologías no solo integran sistemas heredados, sino que permiten modernizar la infraestructura tecnológica de manera progresiva y sostenible.

    Modernización Inteligente de Sistemas Legacy

    La integración de nuevas tecnologías en sistemas heredados es un desafío crítico para la transformación digital de cualquier empresa. Comprender los problemas de los sistemas legacy, aplicar estrategias de modernización gradual y aprovechar tecnologías como APIs, RPA o iPaaS permite mantener operaciones mientras se innovan procesos y se optimizan recursos.

    Modernizar sin interrumpir operaciones es la clave para que las empresas mantengan competitividad, eficiencia y seguridad en un entorno tecnológico en constante evolución.

    La solución a la sobrecarga de trabajo en tu empresa: agentes autónomos de IA

    ¿Qué es un agente de inteligencia artificial?

    Un agente de inteligencia artificial (IA) es un sistema capaz de percibir su entorno, tomar decisiones autónomas y ejecutar acciones para alcanzar objetivos específicos. A diferencia de herramientas más simples, estos agentes no se limitan a reaccionar a comandos individuales, sino que pueden planificar, aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones sin intervención humana constante.

    En términos prácticos, un agente de IA puede encargarse de tareas complejas como automatizar campañas de marketing, realizar análisis financieros, gestionar inventarios o incluso negociar con otros agentes en entornos digitales. Esto se logra combinando modelos de lenguaje avanzados con otros componentes como planificación de tareas, acceso a herramientas externas y memoria de trabajo.

    Inteligencia artificial multinodal

    Diferencias clave entre un AI Agent y un chatbot como ChatGPT

    Aunque a simple vista puedan parecer similares, los agentes autónomos de IA y los chatbots conversacionales cumplen roles distintos y operan de manera muy diferente.

    Capacidad de acción vs. capacidad de conversación

    ChatGPT, por ejemplo, es un modelo de lenguaje diseñado para mantener conversaciones y generar texto coherente y útil a partir de una entrada del usuario. Aunque puede proporcionar información detallada, sugerencias y redactar textos complejos, no puede actuar por sí mismo ni ejecutar tareas en el mundo real.

    En cambio, un agente autónomo no solo conversa, sino que toma decisiones y actúa. Puede interactuar con múltiples aplicaciones, programar eventos, enviar correos, analizar datos o incluso automatizar flujos de trabajo completos. Muchos agentes pueden operar en segundo plano sin necesidad de intervención humana directa, ejecutando tareas con base en un objetivo previamente definido.

    Persistencia y autonomía

    Otra diferencia importante es la persistencia de contexto. Mientras que los chatbots suelen «empezar de cero» en cada conversación (aunque tengan memoria limitada), los agentes autónomos pueden mantener un estado continuo, recordar tareas pasadas y ajustar su comportamiento en función de lo que han aprendido.

    Esto los hace ideales para tareas que requieren seguimiento, evaluación continua o adaptación en tiempo real. Por ejemplo, un agente autónomo puede monitorear constantemente el rendimiento de una campaña digital y ajustarla automáticamente según los resultados.

    Ejemplo práctico

    Imagina que quieres organizar un evento. Un chatbot como ChatGPT puede ayudarte a redactar los correos, sugerirte ideas para el programa o resolver dudas. Pero un agente autónomo haría todo eso y además contactaría a proveedores, reservaría salas, enviaría invitaciones y seguiría confirmaciones, todo de manera automatizada y sin necesidad de intervención constante.

    ¿Son los agentes autónomos el futuro de la productividad?

    El nuevo paradigma del trabajo digital

    En la era digital, la productividad ya no se mide únicamente en términos de esfuerzo humano, sino también en la capacidad de delegar eficazmente a sistemas inteligentes. Los agentes autónomos de IA representan un cambio de paradigma: permiten pasar de la automatización de tareas individuales a la automatización de objetivos completos.

    Al combinar procesamiento de lenguaje natural, razonamiento, planificación y acción, estos agentes pueden encargarse de proyectos que tradicionalmente requerían varios empleados o freelancers. Esto reduce tiempos, minimiza errores humanos y optimiza recursos.

    Sectores donde ya están haciendo impacto

    Los agentes autónomos de IA ya están siendo utilizados en sectores como:

      • Marketing digital: automatizan campañas, analizan datos en tiempo real y optimizan resultados sin supervisión.
      • Atención al cliente: más allá de los chatbots, algunos agentes resuelven problemas complejos, gestionan tickets y coordinan con humanos si es necesario.
      • Finanzas: agentes capaces de detectar anomalías, predecir tendencias o ejecutar operaciones automáticamente.
      • Recursos Humanos: selección automatizada, onboarding de empleados, formación continua basada en rendimiento.

    Ventajas competitivas para empresas

    Las organizaciones que integran agentes autónomos están obteniendo ventajas competitivas claras: más agilidad, menos costes operativos y decisiones más informadas. Además, permiten a los equipos humanos centrarse en tareas estratégicas y creativas, en lugar de repetitivas y mecánicas.

    Una tecnología que llegó para quedarse

    Los agentes autónomos de inteligencia artificial no son simplemente una evolución de los chatbots, sino una nueva generación de herramientas diseñadas para actuar con autonomía, persistencia y capacidad de aprendizaje. A medida que estas tecnologías se integren en las plataformas empresariales y personales, es probable que se conviertan en pilares fundamentales de la productividad digital.

    Si bien todavía estamos en las primeras etapas de esta transformación, todo apunta a que el futuro del trabajo estará lleno de agentes de IA que trabajen junto a nosotros —o incluso por nosotros— para lograr más, en menos tiempo y con mayor eficiencia.

    En Qaleon, apostamos por el avance tecnológico para revolucionar el mundo empresarial. Por eso, hemos desarrollado SineQia® una plataforma 360, basada en inteligencia artificial innovadora que brinda seguimiento en tiempo real de los KPIs y métricas clave relacionadas con la sostenibilidad empresarial.

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    Computación cuántica: ¿Qué es y para qué sirve?

    La computación cuántica es una de las tecnologías emergentes más prometedoras del siglo XXI. A diferencia de los ordenadores clásicos, que usan bits que representan 0 o 1, los ordenadores cuánticos utilizan qubits. Según IBM, los qubits se crean generalmente, aunque no de forma exclusiva, manipulando y midiendo partículas cuánticas (los bloques de construcción más pequeños conocidos del universo físico), como fotones, electrones, iones atrapados, circuitos superconductores y átomos. 

    Este tipo de computación promete revolucionar áreas como la inteligencia artificial, la seguridad informática, la investigación científica y la optimización de procesos industriales. Pero ¿cómo funciona realmente y para qué se utiliza?

    Computacion_Cuantica_Qaleon

    ¿Qué es la computación cuántica?

    La computación cuántica es una rama de la informática basada en la física cuántica. En lugar de trabajar con bits binarios, utiliza qubits (bits cuánticos). Gracias a la superposición, un qubit puede estar en múltiples estados simultáneamente. Y gracias al entrelazamiento, los qubits pueden influirse entre sí, incluso a distancia.

    Esto permite realizar cálculos mucho más complejos a una velocidad exponencialmente mayor que la computación tradicional. No se trata de reemplazar los ordenadores actuales, sino de complementarlos en tareas muy específicas como simulación molecular, criptografía o algoritmos de búsqueda avanzada.

    ¿Para qué sirve la computación cuántica?

    Los posibles usos de la computación cuántica son inmensos, pero entre los más destacados se encuentran:

    • Simulación de moléculas y materiales: útil en el desarrollo de nuevos medicamentos y materiales sostenibles.
    • Optimización logística y financiera: mejorar rutas, procesos industriales y estrategias de inversión.
    • Criptografía avanzada: tanto para romper los sistemas actuales como para desarrollar nuevas formas de seguridad cuántica.
    • Modelado climático y predicción meteorológica: cálculos complejos que mejoran la comprensión del cambio climático.
    • Desarrollo de inteligencia artificial: entrenar modelos de IA más rápido y con mejores resultados.

    ¿Qué desafíos enfrenta la computación cuántica?

    A pesar de su enorme potencial, la computación cuántica aún enfrenta retos significativos:

    • Inestabilidad de los qubits: Los sistemas cuánticos son extremadamente sensibles al ruido y a las interferencias externas.
    • Escalabilidad: Aumentar el número de qubits sin perder precisión es uno de los mayores retos tecnológicos actuales.
    • Falta de estandarización: Existen múltiples plataformas y lenguajes, lo que dificulta una adopción uniforme.
    • Alta inversión: Requiere infraestructuras costosas y un equipo altamente especializado.

    Resolver estos desafíos llevará tiempo, pero los avances constantes muestran que es un camino viable y con grandes recompensas.

    ¿Cómo aprender computación cuántica desde cero?

    La buena noticia es que no necesitas ser físico cuántico para empezar. Hoy en día existen múltiples recursos para iniciarse en este campo:

    • Plataformas online como Coursera, edX o Udemy ofrecen cursos gratuitos y de pago.
    • Qiskit de IBM proporciona herramientas prácticas, tutoriales interactivos y acceso a ordenadores cuánticos reales.
    • Foros y comunidades como Stack Overflow, Reddit y GitHub permiten resolver dudas y compartir conocimientos.

    Comenzar por aprender Python y familiarizarse con los conceptos básicos de la mecánica cuántica es el primer paso para adentrarte en uno de los campos tecnológicos más disruptivos del futuro.

    Conclusión

    La computación cuántica no es solo el futuro: ya es parte del presente. Aunque en España aún estamos en fase de desarrollo, los avances son prometedores. Aprender sobre ella puede abrir la puerta a oportunidades profesionales únicas en un sector altamente demandado.

    Por eso, en Qaleon, apostamos por el avance tecnológico para revolucionar la industria y cuidar el medio ambiente a través de la sostenibilidad. Por eso, hemos desarrollado SineQia® una plataforma 360 innovadora que brinda seguimiento en tiempo real de los KPIs y métricas clave relacionadas con la sostenibilidad empresarial.

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    ¿Realidad aumentada o virtual? Descubre las tecnologías del futuro

    En una sociedad completamente digitalizada, los límites entre el mundo digital y el mundo físico están cada vez más desdibujados. En este contexto entra en juego la Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Virtual (RV). Dos tecnologías disruptivas que cada vez van evolucionando a una realidad más tecnológica. Tanto la RA como la RV tienen como característica principal transformar la forma en la que interactuamos con el mundo que nos rodea. Sus aplicaciones van desde el entretenimiento hasta la ciencia. Ambas aplicaciones son un presente, pero sobre todo son un futuro, por lo que es importante diferenciarlas para poder sacar el máximo partido.

    Realidad Virtual Realidad Aumentada

    ¿Qué es la Realidad Aumentada (RA)?

    Según la Universidad en Internet (UNIR), “la realidad aumentada acerca el mundo digital al real, permitiendo que elementos virtuales se integren de manera orgánica en el espacio en el que interactúa el usuario.”

    Esta tecnología integra elementos digitales como imágenes, sonidos o textos en el mundo real utilizando dispositivos como smartphones o tabletas. Gracias a la Realidad Aumentada, el usuario se beneficia de los elementos virtuales siempre en relación con el entorno físico en el que se encuentra.

    Precisamente una de las principales ventajas que nos ofrece esta tecnología es la interacción con el mundo real. De esta forma el usuario no se encuentra aislado de su entorno, permitiendo una integración fluida con el entorno físico. La accesibilidad es otra ventaja significativa, ya que no se necesita equipos complejos para disfrutarla.

    ¿Qué es la Realidad Virtual (RV)?

    Según la Universidad en Internet (UNIR) “La realidad virtual sumerge a una persona en un espacio simulado en el que puede interactuar, o desplazarse por el mismo, mediante el uso de dispositivos tecnológicos.”

    A diferencia de la RA, la RV no tiene en cuenta el entorno físico, sumergiendo al usuario en un mundo completamente virtual. Para ello requiere dispositivos específicos como cascos o gafas VR. A pesar de ser comúnmente conocida por los videojuegos, sus aplicaciones van mucho más allá. Hoy en día, se utilizan simulaciones en medicina, educación e incluso en entrenamiento militar.

    Como principal ventaja nos encontramos con la inmersión total que nos proporciona. Esto nos permite crear y experimentar situaciones muy concretas que de otra forma serían muy difíciles e incluso peligrosas.

    El futuro de la RA y la RV

    Tanto la Realidad Aumentada como la Realidad Virtual son tecnologías que están en constante evolución. Mientras que la RA transformará la forma en la que interactuamos con el mundo, la RV nos permitirá crear simulaciones cada vez más avanzadas. Además, todo apunta a que según se vayan creando avances tecnológicos, ambas tecnologías se irán complementando, creando realidades mixtas que nos traerán nuevas funcionalidades.

    En Qaleon, apostamos por el avance tecnológico para conseguir un futuro más sostenible y limpio. Por eso, hemos desarrollado SineQia® una plataforma 360 innovadora que brinda seguimiento en tiempo real de los KPIs y métricas clave relacionadas con la sostenibilidad empresarial.

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