Meta despide al 10% de su plantilla para duplicar inversión en inteligencia artificial

Meta corta 8 mil empleos y congela 6 mil vacantes para financiar su apuesta por IA.

Meta pone la tijera: 8 mil empleos menos y 6 mil vacantes congeladas

La casa de Facebook, Instagram y WhatsApp se prepara para un nuevo ajuste de cinturón. Meta planea eliminar unos 8 mil puestos de trabajo y dejar sin cubrir otros 6 mil roles vacantes, según confirmó la compañía. Con una plantilla de aproximadamente 78 mil personas a finales de 2025, esto representa casi un 10% de su fuerza laboral.

“Esto forma parte de nuestro esfuerzo continuo por operar de manera más eficiente y equilibrar otras inversiones que estamos realizando. No es una decisión fácil”, explicó Janelle Gale, directora de Recursos Humanos, en un memorándum interno.

¿Qué hay detrás del recorte?

El movimiento no es casualidad. Meta está redirigiendo su dinero hacia donde realmente importa: la inteligencia artificial. La compañía planea duplicar su inversión en este sector, pasando de 72.000 millones de dólares el año pasado a unos 135.000 millones en 2026. Los centros de datos no se pagan solos.

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No es solo Meta. El sector tecnológico está bailando al mismo ritmo: Microsoft evalúa retiros voluntarios para más de 8 mil empleados en EE.UU., y Amazon ya recortó 16 mil puestos este año. La tendencia es clara: las empresas reducen personal humano para alimentar la infraestructura que corre con IA.

El dilema del mercado

Pero los inversores no están completamente convencidos. Las acciones de Meta han caído más de un 10% desde sus máximos recientes, y Microsoft perdió cerca del 20%. Mientras tanto, el Nasdaq se mantiene en récords históricos, lo que indica que el mercado premia a otros jugadores.

Analistas advierten que el verdadero desafío será encontrar el punto justo entre crecer con inteligencia artificial y mantener las cuentas en verde sin dejar demasiada gente en la calle.

Internet satelital, la apuesta para cerrar la brecha digital en México

La geografía mexicana limita el despliegue de fibra, pero los satélites de órbita baja emergen como alternativa.

El internet satelital como solución a la brecha digital en México

Montañas, selvas y desiertos hacen de México uno de los países con la orografía más compleja de América Latina. Llevar fibra óptica a comunidades aisladas implica una inversión difícil de recuperar con pocos usuarios. Como resultado, uno de cada cinco hogares aún carece de acceso a internet o recibe un servicio deficiente.

Frente a este escenario, el internet satelital de órbita baja (LEO) se perfila como una alternativa estratégica. “Desplegar infraestructura física en México resulta costoso debido a la geografía. En muchos casos, el internet satelital representa la opción más viable para conectar zonas donde la fibra no llegará en el corto plazo”, explica Ernesto Piedras, director de The CIU. Empresas como Starlink, con más de 10,300 satélites activos, ya operan en el país. Desde mayo de 2021 obtuvo concesión y cerró 2024 con 160,631 suscripciones, convirtiendo a México en su segundo mercado latinoamericano, solo detrás de Brasil. Starlink ha firmado contratos con CFE Telecomunicaciones por hasta 1,556 millones de pesos para conectar comunidades remotas.

No obstante, el costo sigue siendo una barrera. Mientras un plan de fibra óptica cuesta en promedio 544 pesos al mes, el internet satelital arranca en 899 pesos, más el equipo e instalación. “Comercialmente todavía no es tan viable porque sigue siendo más costosa y requiere adquirir una antena cuyo precio continúa elevado”, señala Fernando Esquivel, de The CIU. El servicio cobra sentido económico cuando se comparte entre comunidades o empresas, y con apoyo de políticas públicas.

Los expertos coinciden en que esta tecnología no sustituirá a la fibra óptica, sino que la complementará. “Los servicios terrestres resultan más veloces y con menor latencia. La comunicación satelital llega a zonas que el internet fijo no alcanzaría”, afirma Hugo Simg, de MediaTek. El despliegue requiere además regulación y coordinación entre gobiernos y empresas. La carrera por conectar México ya no solo se libra bajo tierra, sino desde el espacio, donde una nueva generación de satélites promete reducir la brecha digital que mantiene a millones fuera del mundo digital.

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Bancos se alistan para controles biométricos faciales en octubre

Bancos afirman estar listos para la biometría facial en sucursales desde octubre.

Las principales instituciones bancarias del país aseguran estar preparadas para la nueva normativa de controles biométricos faciales en la apertura de cuentas, que entrará en vigor en octubre próximo.

¿Qué declararon los bancos?

Marcos Ramírez, director general de Grupo Financiero Banorte, señaló que la institución ha avanzado para reforzar la identificación y seguridad de sus usuarios. “Estamos en tiempo y forma con todo lo que marca la ley y un poco adelante, con los límites prudenciales de la ley”, indicó.

Estas medidas fortalecerán el control en la identificación de los clientes. Desde 2018, por regulación, ya se exige biometría dactilar para abrir cuentas.

Detalles de la implementación

El 1 de julio pasado, la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) incorporó la biometría facial a la regulación para la banca múltiple en la identificación y autenticación de clientes. Las instituciones que opten por este mecanismo deberán cumplir con requisitos técnicos, operativos y de seguridad.

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IA detecta cáncer de mama con 90% de precisión

Un modelo autónomo analiza termografías y clasifica tejidos sin intervención humana.

Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Raúl Castro Ortega, investigador de la Universidad Politécnica de Tulancingo, logra identificar el cáncer de mama con una precisión del 90%. Los resultados se presentaron durante el Congreso Internacional SPIE Photonics Europe 2026, en Estrasburgo, Francia.

Cómo funciona el sistema

El sistema emplea redes neuronales convolucionales con mecanismos de atención para analizar termografías mamarias. A diferencia de métodos tradicionales, el modelo aprende de forma autónoma los patrones de tejido sano y enfermo, sin que un especialista defina previamente las características de las imágenes. Esto reduce el tiempo de procesamiento y mejora la consistencia de los resultados.

El estudio, titulado “Análisis de termografía mamaria mediante redes neuronales convolucionales con mecanismos de atención”, utiliza un algoritmo basado en la ecuación de difusión del calor. Este enfoque concentra el análisis en las regiones de interés de los termogramas y clasifica los tejidos con altos niveles de sensibilidad y especificidad.

Impacto en la detección temprana

La precisión alcanzada representa un avance significativo para la detección temprana del cáncer de mama, lo que puede mejorar las tasas de supervivencia y facilitar un tratamiento oportuno. El investigador destacó que el sistema no reemplaza al especialista, sino que funciona como una herramienta de apoyo para diagnósticos más rápidos y consistentes.

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