2B La Prensa Panamá, miércoles 1 de octubre de 2025 Economía & Negocios Fundador de la compañía Spotify, Daniel Ek. EFE Fundador y director ejecutivo de Spotify asume presidencia de la compañía PLATAFORMA DIGITAL EFE. NUEVA YORK, EUA La empresa de streaming musical Spotify anunció ayer que su fundador y director ejecutivo, el sueco Daniel Ek, dejará ese cargo —después de casi dos décadas— para asumir la presidencia de la compañía a partir del 1 de enero de 2026. La nueva dirección ejecutiva será compartida por los actuales copresidentes, Gustav Söderström, que es también director de productos y tecnología, y Alex Norström, directorcomercial,quesereportarán con Ek y serán parte de la junta directiva, si lo aprueban los accionistas, informó Spotify en un comunicado. “En los últimos años, he cedido gran parte de la gestión diaria y la dirección estratégica de Spotify a Alex y Gustav, quienes han dado forma a la empresa desde nuestros inicios y ahora están más que preparados para guiar nuestra próxima fase”, indicó Ek, de 42 años. El anuncio se produce después de que Ek fuer blanco de críticas en los últimos meses por invertir en una empresa de armas e inteligencia artificial (IA), lo que llevó a que varios artistas dejaran la plataforma. Ek anunció en julio que había liderado una ronda de inversión de casi 700 millones de dólares, a través de una firma personal, en la firma europea de defensa Helsing, que él ahora preside. Según el comunicado, el cambio en la cúpula va a reflejar “más fielmente la estructura de un presidente europeo, donde (Ek) determinará la asignación de capital, planificará el futuro a largo plazo de Spotify y seguirá brindando apoyo y orientación a su equipo directivo”. Spotify, lanzada en 2008, ofrece al menos cien millones de canciones y cuenta con 696 millones de usuarios y 276 millones de suscriptores en 184 mercados, un 11% y un 12% más respectivamente que hace un año. Ek, que ahora tiene un patrimonio neto de 9,800 millones de dólares según Forbes, ha llevado al gigante del streaming a tener una capitalización de mercado de 140,000 millones de dólares. La IA no salvará las ciudades, pero puede sostenerlas Opinión Luis Eduardo Ocando B economí[email protected] Vivimos una era en la que el cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos y el envejecimiento de las redes urbanas ponen a prueba la capacidad de resistencia de nuestras infraestructuras: carreteras, puentes, redes eléctricas y sistemas hídricos. En ese contexto, el informe de Deloitte “AI for Infrastructure Resilience” plantea una visión ambiciosa: la inteligencia artificial (IA), bien aplicada, podría evitar hasta un 15% de las pérdidas directas provocadas por desastres naturales en infraestructura para 2050, lo que equivale a unos 70 mil millones de dólares anuales. Ese dato es poderosamente sugestivo. Pero más allá del entusiasmo tecnológico, merece un examen detenido: ¿puede la IA convertirse en el pilar de la resiliencia? ¿Cuáles son sus límites y condicionamientos? Puntos fuertes del planteamiento El informe articula la aplicación de la IA en tres fases clave del ciclo de riesgo: Planificación: los digital twins (gemelos digitales) permiten simular escenarios de inundación o sismo, anticipar vulnerabilidades y optimizar decisiones de diseño. Durante el evento: la IA puede activar alertas tempranas, detectar anomalías en tiempo real (rupturas en tuberías, fallas estructurales) y sugerir rutas alternativas. Recuperación: algoritmos analizan imágenes satelitales para estimar daños y priorizar reparaciones, acelerando el retorno a la normalidad. Estas capacidades —si funcionan correctamente— reducen los tiempos de interrupción y evitan pérdidas mayores. Y si cada dólar invertido en resiliencia rinde entre 4 y 11 dólares en daños evitados, el argumento económico es sólido. Además, el informe advierte que las pérdidas promedio anuales por desastres naturales podrían alcanzar los 460 mil millones de dólares para 2050, más del doble del promedio reciente. Las sombras detrás del optimismo Como toda gran apuesta tecnológica, la aplicación de la IA en infraestructura enfrenta obstáculos importantes: Datos insuficientes o sesgados: muchas redes carecen de sensores, plataformas de monitoreo y registros históricos confiables. Costos iniciales elevados: gobiernos con presupuestos ajustados dudan en invertir en soluciones cuyo retorno es de largo plazo. Resistencia institucional: la adopción tropieza con burocracias rígidas, falta de talento interno y marcos regulatorios desactualizados. Impacto ambiental: la propia IA consume energía y recursos; si no se vincula a energías limpias, puede convertirse en parte del problema. Brecha tecnológica: los países ricos pueden desplegar estas soluciones con rapidez; los más vulnerables, que paradójicamente más las necesitan, tienen menos recursos para hacerlo. El espejo latinoamericano América Latina ofrece ejemplos claros de cómo la IA podría marcar la diferencia: México: las inundaciones en Tabasco y Veracruz han causado millones en pérdidas. Sistemas de predicción basados en IA, integrados con sensores de nivel de agua, podrían anticipar desbordamientos y reducir evacuaciones tardías. Chile: en este país sísmico, los gemelos digitales aplicados a puentes y hospitales podrían detectar microfisuras antes de que se transformen en colapsos. El Caribe: donde los huracanes devastan infraestructuras críticas, algoritmos de análisis satelital ya se utilizan para estimar daños y acelerar pagos de seguros. Sin embargo, también se evidencian limitaciones: falta de inversión sostenida, fragmentación institucional y, en muchos casos, ausencia de marcos de cooperación regional. Más que IA: estrategia y equidad Para que la visión del informe no quede en promesa, se necesita un enfoque riguroso: •Pilotajes bien diseñados, que permitan aprender del terreno antes de escalar. •Alianzas público–privadas, que compartan riesgos y datos. •Regulación clara, que garantice la rendición de cuentas en decisiones automatizadas. •Sostenibilidad energética, para evitar que la IA multiplique la huella de carbono. •Inclusión social, para que las comunidades vulnerables no queden excluidas del acceso a estas soluciones. Conclusión La IA puede convertirse en un escudo real para nuestras infraestructuras, pero no bastan algoritmos sofisticados ni reportes optimistas. Se requiere voluntad política, cooperación regional y un compromiso firme con la equidad. En Latinoamérica, donde las brechas tecnológicas y sociales se entrelazan con la vulnerabilidad climática, apostar por la IA sin estrategia sería ingenuo; ignorar su potencial, en cambio, sería irresponsable. La resiliencia no vendrá solo porque la programemos: vendrá porque decidamos, como sociedad, invertir en tecnología con criterio, transparencia y un objetivo claro: proteger vidas y garantizar el futuro.•
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