Especialistas en ciberseguridad advierten que el panorama se está volviendo más complejo debido a tres factores clave que están redefiniendo el riesgo digital. México enfrenta una escalada acelerada de amenazas digitales, ya que tan solo durante la primera mitad de 2025 se registraron más de 40,600 millones de intentos de ciberataques, una cifra que equivale a miles de ataques por segundo y que coloca al país entre los más atacados de América Latina. El crecimiento responde, en gran medida, al avance de la digitalización en empresas, gobiernos e infraestructura crítica, así como a la adopción masiva de servicios en la nube, automatización de procesos y dispositivos conectados.

La transformación digital en México ha dejado de ser un proyecto en desarrollo para convertirse en una política de Estado, que moderniza la relación entre ciudadanía e instituciones a través de plataformas de identidad digital.

IQSEC advierte que 2026 marcará un punto de inflexión en la ciberseguridad global. La aceleración de la inteligencia artificial, la automatización y la profesionalización del cibercrimen permitirá que los ataques se ejecuten de principio a fin en cuestión de minutos, transformando por completo el panorama de riesgo para organizaciones públicas y privadas.

La adopción de la CURP biométrica representa un paso audaz en la modernización de los sistemas de identidad en México, pero también abre la puerta a retos tecnológicos y de protección que deben ser atendidos con rigor.

Schaeffler, la empresa de tecnología de movimiento, anuncia la finalización de la primera fase de su nuevo centro de innovación en Huejotzingo, Puebla. Este proyecto estratégico promueve el desarrollo de nuevas tecnologías. Se prevé que la segunda fase esté terminada en el tercer trimestre de 2026.

Sensormatic Solutions, la cartera global líder de soluciones para el retail de Johnson Controls (NYSE: JCI), sigue mejorando las capacidades de su aplicación en la nube para la prevención de pérdidas con Shrink Analyzer. Las recientes mejoras de la aplicación optimizan el análisis interno de robos, utilizando el aprendizaje automático para ayudar continuamente a mejorar la precisión de la identificación de eventos de pérdida, acelerar los procesos de construcción de pruebas para ayudar en el enjuiciamiento, y apoyar la detección temprana y la remediación.