Desde el inicio de la computación, el ser humano ha querido superarse constantemente, en algunos casos llegando a techos locales que necesitan de invención de nueva tecnología. Este es el caso de la computación cuántica, ha llegado para quedarse y plantea un nuevo modelo de computación basada en otro tipo de forma básica de información que son los Qbits.

Tradicionalmente, siempre hemos representado la información en ceros o unos, sin embargo, estos modelos van más allá y usan propiedades de la Física Cuántica para representar los dos estados de manera simultánea, esto hace que la información tome mayor representación y por tanto mayor potencia.

A día de hoy hay varias aproximaciones que están públicamente en desarrollo, empresas como IBM, Intel, Honeywell o Google tienen ya sus propias implementaciones hardware de estos computadores.

Pero, ¿qué tiene que ver un computador cuántico con eso de Amenaza Cuántica?

Pues bien, importa y mucho, sobre todo lo que pueda pasar de aquí a los próximos 10 años, este tiempo es el que se estima para que un computador cuántico lo suficientemente potente pueda ser desarrollado. Y aquí es cuando planteamos el siguiente caso:

¿Qué pasa si me dedico a guardar todas las conversaciones entre dos gobiernos/empresas que están cifradas con nuestros métodos de cifrado actuales?

Pues la respuesta es la siguiente: si dispones de un Computador Cuántico lo suficientemente potente, este podría romper ese cifrado y poder leer la conversación entre esas dos entidades, a esta posibilidad se le llama Amenaza Cuántica. Sin embargo, aún no es algo cuantificable y tenemos todo este tiempo para prepararnos.

En SecBluRed nos hemos preparado, la solución, Criptografía PostCuántica. Durante el desarrollo del proyecto se ha llevado a cabo una investigación del estado de la Criptografía PostCuántica, aquella que protegerá nuestras conversaciones ante la Amenaza Cuántica. En realidad no tiene nada que ver con Computadores Cuánticos, la Criptografía PostCuántica se basa en problemas tan complejos de resolver, que lo son hasta para estos.

Se ha visto además, que hay sistemas que son especialmente sensibles para ejecutar estos nuevos algoritmos y se ha hecho un estudio para poder verificar que podemos defender sistemas IoT Industriales.

Pero primero mencionar que antes de que suene la alarma en los gobiernos y empresas se ha comenzado a trabajar en concursos donde se pueden ofrecer propuestas, uno de ellos es el Concurso del NIST dentro de los Estados Unidos y ya han estandarizado 3 nuevos algoritmos. Estos algoritmos son MLKEM, MLDSA y SLH-DSA, siendo los dos últimos para firma y el primero para cifrado. Sin embargo, en el concurso aún siguen intentando salir otros algoritmos con otro tipo de problemática asociada para hacer difícil a los Computadores Cuánticos la resolución de estos problemas que plantean y por los que se usan para proteger los sistemas.

En el proyecto SecBluRed, se ha probado todo tipo de algoritmos, se ha usado lo que se conoce como hibridación para proteger con el uso de criptografía tradicional los posibles fallos que puedan tener los nuevos algoritmos, se han medido tiempos, rendimiento y podemos asegurar que prometen. En contraposición, se puede decir que el consumo de memoria es elevado y los sistemas embebidos pueden tener problemas a la hora de su migración en un futuro próximo.

Con todo esto en mente la pregunta es: ¿Realmente es necesario adaptar nuestros sistemas ante esta nueva amenaza? La respuesta es clara, la EU ya ha creado un proceso de migración hacia la Criptografía PostCuántica.

¿Tienes dudas?

Estamos trabajando para llevar la Criptografía PostCuántica a todos los rincones. Si quieres saber más, probar o colaborar, contacta con nosotros. En Laude Canarias, contamos con conocimiento experto y te ayudamos a protegerte.

En el proyecto SecBluRed, Laude Canarias trabaja en la fase de experimentación para la tarea 2.4, centrada en mejorar la detección de amenazas en los entornos IIoT (Industrial Internet of Things), donde miles de dispositivos conectados generan tráfico de red de forma continua, la ciberseguridad debe ir mucho más allá de las reglas estáticas o el análisis tradicional. Detectar comportamientos anómalos con rapidez y precisión, sin inundar al equipo de seguridad con alertas irrelevantes, se ha convertido en un desafío clave.

En este artículo te contamos cómo aplicamos técnicas avanzadas de inteligencia artificial para mejorar la detección de amenazas en infraestructuras industriales. Lo hacemos con modelos que no solo identifican patrones sospechosos, sino que también explican por qué lo consideran una amenaza.

El exceso de alertas: cuando detectar no es suficiente

Muchos sistemas de detección tradicionales generan un volumen excesivo de alertas, desviando el foco del equipo de seguridad de las amenazas realmente críticas. El resultado: brechas de seguridad que podrían haberse evitado con una correcta priorización de alertas.

Este problema se acentúa en entornos IIoT, donde la infraestructura es crítica, los recursos técnicos son limitados y los sistemas están en constante cambio. En estos escenarios no basta con detectar lo que “parece raro”: es necesario entender qué representa realmente un riesgo.

Aprendiendo lo que es «normal» con autoencoders

Nuestro sistema comienza utilizando un modelo basado en autoencoders, una arquitectura de red neuronal que aprende cómo es el tráfico normal en la red. No necesita reglas ni etiquetas: simplemente aprende a reconstruir el comportamiento habitual cuando todo funciona correctamente.
Cuando el modelo se encuentra con un flujo de datos que no consigue reconstruir bien, lo considera anómalo. Esta técnica resulta ideal para entornos industriales porque:

• No requiere datos etiquetados, que suelen ser escasos en este tipo de entornos.
• Se adapta fácilmente a cambios, reentrenándose con nuevos datos cuando el sistema evoluciona.
• Reduce los falsos positivos y negativos, al aprender qué es “normal” en cada contexto específico.

¿Cómo lo hace exactamente?

Para identificar estos patrones, el sistema analiza el intercambio de datos entre dos dispositivos, observando la comunicación completa que ocurre en ambos sentidos.

A partir de ahí, la IA se fija en aspectos como:

• Con qué frecuencia se envían los mensajes.
• El tamaño y el volumen total de datos transmitidos.
• El ritmo de las comunicaciones (tiempo que pasa entre un mensaje y otro).
• El uso de ciertos indicadores técnicos de la red que, en algunos casos, pueden señalar escaneos o intentos de intrusión.

Detectar no es suficiente: clasificamos las anomalías

Detectar una anomalía es solo el inicio. El siguiente paso es comprender su naturaleza: ¿Se trata de un escaneo agresivo? ¿Un intento de fuerza bruta? ¿Un ataque DDoS? Para ello, empleamos modelos de machine learning supervisados, entrenados con ejemplos reales de ataques conocidos, que alcanzan precisiones de hasta el 99 % en la clasificación de amenazas frecuentes.

Estos modelos son una base sólida, pero tienen limitaciones: dependen de datos etiquetados y su rendimiento puede verse afectado ante ataques nuevos o poco comunes. Aquí es donde la IA generativa entra en juego como una capa complementaria: aporta explicaciones claras sobre por qué un flujo puede ser sospechoso, y en escenarios desconocidos sugiere hipótesis útiles para ayudar al analista de seguridad a entender qué podría estar sucediendo.

Modelos de lenguaje como Gemini 2.5 Pro, aplicados a esta tarea específica, son capaces de reconocer patrones complejos en el tráfico de red y justificar sus decisiones. Tras múltiples pruebas experimentales, los resultados han sido sorprendentes:

• Un 91 % de precisión cuando se guía al modelo con las clases posibles (prompting supervisado).
• Un 83 % de precisión cuando se deja libertad total en la clasificación (zero-shot prompting).

Esta capacidad de razonamiento aporta un valor añadido esencial: permite a los analistas de seguridad verificar las decisiones de la IA, entender mejor el contexto de la alerta y actuar con mayor confianza.

En Laude Canarias, damos un paso más allá aplicando técnicas de finetuning como LoRA (Low-Rank Adaptation) para adaptar modelos más ligeros, como Gemma 3, y lograr un rendimiento comparable al de modelos más potentes. Esto nos permite ejecutar la solución en infraestructuras con recursos limitados, reduciendo costes operativos y aumentando la seguridad al eliminar la dependencia de servicios en la nube o proveedores externos.

¿Te interesa esta tecnología?

Estamos trabajando para llevar esta solución a producción en distintos entornos. Si quieres saber más, probar o colaborar, contacta con nosotros. En Laude Canarias, creemos que la IA no solo puede proteger: también puede explicar, enseñar y ayudar a tomar mejores decisiones.

La inteligencia artificial continúa redefiniendo los límites de lo posible en el ámbito empresarial, y la creación de contenido visual no es una excepción. Hoy marcamos un hito significativo para muchas PYMES y Corporaciones al conocer que Veo 3 ya está disponible en Gemini for Workspace Enterprise. Esta integración no es solo una actualización; es una verdadera transformación para las empresas que buscan optimizar su flujo de trabajo, potenciar su creatividad y comunicar mensajes de alto impacto con una eficiencia sin precedentes.

Esta avanzada herramienta de generación de vídeo IA cambiará la forma en que tu organización produce contenido visual, desde campañas de marketing hasta comunicaciones internas y capacitación. Dado que Gemini for WorkSpace ya es un producto inherente a cada suscripción, no es necesario que hagas o contrates nada, solo debes asegurarte de tener la edición 

Beneficios de la generación de vídeo IA para empresas con Veo 3

La adopción de herramientas de generación de vídeo IA Google Workspace como Veo 3 trae consigo un abanico de beneficios tangibles para las empresas. Uno de los más destacables es la democratización de la producción de vídeo. Ya no se requieren equipos especializados o largos procesos de postproducción para crear material audiovisual de alta calidad. Veo 3 permite a cualquier usuario con una idea y un prompt, generar clips visualmente atractivos y profesionalmente pulidos en cuestión de minutos.

Esto no solo acelera drásticamente los tiempos de entrega, sino que también libera recursos valiosos que pueden ser reasignados a otras áreas críticas del negocio. Imagina la capacidad de responder a tendencias de marketing en tiempo real con contenido de vídeo fresco, o de crear materiales de formación personalizados para cada departamento sin incurrir en costes exorbitantes.

Casos de uso y aplicaciones prácticas de Veo 3 en entornos corporativos

Las funcionalidades Veo 3 empresas abren un abanico inmenso de posibilidades en diversos departamentos. En marketing y ventas, Veo 3 puede generar rápidamente anuncios personalizados, demos de productos dinámicos o testimonios de clientes convincentes. Un estudio reciente de Wyzowl reveló que el 89% de los especialistas en marketing planean usar video en 2024, y el 96% de ellos cree que el video es una parte importante de su estrategia. Con Veo 3, las empresas pueden satisfacer esta demanda creciente de contenido de vídeo sin sobrecargar a sus equipos. Para recursos humanos, la creación de vídeos de incorporación para nuevos empleados, módulos de capacitación interactivos o comunicados internos se vuelve ágil y eficiente. Asimismo, en el soporte al cliente, tutoriales en vídeo y guías de uso pueden reducir significativamente el volumen de consultas, mejorando la satisfacción del cliente. La versatilidad de Veo 3 lo convierte en una herramienta transversal para la IA para vídeo en entornos corporativos.

Cómo Veo 3 optimiza la eficiencia y la productividad en tu organización

La integración de Veo 3 en Gemini for Workspace Enterprise responde a una necesidad crítica de optimización en las empresas modernas. Una pregunta común es: ¿cómo se compara el tiempo y el costo de producción con Veo 3 frente a métodos tradicionales? La respuesta es clara: la eficiencia se dispara. La creación de un vídeo de 30 segundos, que antes podría llevar horas o incluso días de edición y producción, ahora se reduce a minutos. Esto impacta directamente en la productividad, permitiendo a los equipos enfocarse en la estrategia y la creatividad, en lugar de en la ejecución tediosa. Además, Veo 3 aborda la preocupación por la coherencia de la marca; al poder generar contenido de vídeo rápidamente, las empresas pueden mantener una voz y un estilo visual unificados en todas sus comunicaciones, asegurando que cada pieza de contenido refuerce su identidad corporativa.

Superando desafíos: Seguridad, escalabilidad y soporte en Veo 3 para Enterprise

Al considerar la implementación de una herramienta de transformación digital con Veo 3 a nivel empresarial, surgen naturalmente preguntas sobre la seguridad, la escalabilidad y el soporte. Google ha diseñado Veo 3 para Enterprise con estas preocupaciones en mente. La seguridad de los datos y el cumplimiento normativo son primordiales, integrándose sin problemas con la robusta infraestructura de seguridad de Google Workspace. Esto significa que las empresas pueden generar vídeos con la confianza de que su información está protegida.

En cuanto a la escalabilidad, Veo 3 está construido para manejar las demandas de organizaciones de cualquier tamaño, permitiendo una producción de vídeo masiva y a demanda, sin sacrificar el rendimiento. Además, las ediciones Enterprise de Google Workspace incluyen soporte dedicado, asegurando que las empresas tengan la asistencia necesaria para implementar y maximizar el uso de Veo 3.

El futuro de la comunicación visual: Lo que Veo 3 significa para tu empresa

La llegada de Veo 3 a Gemini for Workspace Enterprise no es solo una mejora tecnológica; es un vistazo al futuro de la comunicación visual empresarial. Representa un cambio de paradigma donde la creación de contenido de vídeo de alta calidad se convierte en una capacidad intrínseca y accesible para cada miembro de la organización. Las empresas que adopten esta tecnología temprano estarán en una posición ventajosa, capaces de innovar en sus estrategias de marketing, mejorar la capacitación interna y fortalecer la comunicación corporativa.

Prepararse para esta transformación digital con Veo 3 implica explorar nuevas formas de contar historias, de educar y de conectar con audiencias internas y externas. Veo 3 no es solo una herramienta; es un catalizador para la creatividad y la eficiencia que redefinirá la forma en que las empresas se comunican en la era digital.