Author: Mark Conrad Pinton

Spotify puede haber dejado ver, a través de referencias encontradas en una beta reciente de su app para Android, uno de sus pasos más ambiciosos fuera del móvil: llevar su experiencia musical a las futuras gafas con Android XR de Google con una función capaz de convertir lo que tienes delante en tu próxima playlist.

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La señal sale del código de una beta reciente de la aplicación de Spotify para Android. Ahí aparecen menciones a una integración profunda con Gemini de Google y a un sistema pensado para recomendar música, crear listas y reproducir contenido a partir de lo que el usuario está viendo y de sus comandos de voz.

Si la filtración va por buen camino, la idea suena bastante simple sobre el papel: mirar a tu alrededor y pedir música que pegue con ese momento. Un paisaje urbano, una tarde de playa o una cafetería tranquila podrían convertirse en el punto de partida de una selección musical armada al vuelo, al menos eso dejan entrever esas referencias detectadas en el código.

La propuesta encaja bastante bien con la clase de experiencia que Google quiere empujar en Android XR, su plataforma para dispositivos inmersivos y wearables de nueva generación. Spotify no se limitaría a dejarte controlar la reproducción desde las gafas. También abriría la puerta a descubrir canciones a partir de lo que tienes delante y a retocar el resultado con la voz.

Las referencias encontradas en la beta apuntan a que Spotify está preparando un soporte específico para Android XR. También sugieren que haría falta vincular una cuenta de Google para activar ciertas funciones, así que la dependencia del ecosistema de Google sería alta y todo indica que Gemini de Google sería la capa central de la experiencia.

Y, como pasa siempre con este tipo de hallazgos, que una función aparezca en el código no significa que vaya a lanzarse ya. A día de hoy no hay una fecha confirmada, tampoco una lista cerrada de gafas compatibles, ni detalles claros sobre los idiomas, la disponibilidad por países o el alcance real del análisis visual que ofrecería la herramienta.

El momento tampoco parece elegido al azar. Google prepara para este otoño su ofensiva en gafas inteligentes con la iniciativa Intelligent Eyewear, según ha anunciado la propia compañía, y lo hace apoyada en socios como Samsung, Qualcomm, Warby Parker y Gentle Monster. Si Spotify termina aterrizando en Android XR, la plataforma tendría un uso muy fácil de entender para el gran público: música personalizada en tiempo real, sin sacar el móvil del bolsillo.

Meta ya tiene algo parecido en las Ray-Ban Meta. Allí, según Meta, los usuarios pueden pedir música que encaje con lo que están viendo.

En el caso de Spotify, el movimiento también encaja con su apuesta de fondo por el descubrimiento y la personalización, la misma que ya empujó productos como Discover Weekly de Spotify y otras herramientas para crear playlists a partir de indicaciones del usuario. Lo que sigue sin saberse es cuándo llegará esta función a la versión estable de Spotify.

Ramp y Revelio Labs publicaron en junio de 2026 un estudio en Estados Unidos que vuelve a discutir una idea muy repetida sobre la automatización avanzada: que solo sirve para destruir empleo. Sus datos apuntan a otra cosa. Las empresas que más dinero ponen en herramientas generativas y de automatización no se hacen más pequeñas y, en bastantes casos, acaban contratando a más gente.

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El informe, también publicado en junio de 2026, examinó 21.559 empresas estadounidenses. Ahí aparece uno de los datos más llamativos: las compañías con una adopción más intensa elevaron su plantilla un 10,2% en los dos años posteriores al despliegue. En las que se movieron con mucha menos decisión, en cambio, no hubo un aumento significativo del empleo.

Para separar la adopción alta de la baja, los investigadores midieron cuánto gastó cada empresa por trabajador durante los tres primeros meses desde la incorporación de estas herramientas. Las compañías clasificadas como de alta adopción destinaron, de media, unos 33 dólares por empleado al mes. En el grupo de baja intensidad la cifra se quedó en apenas 3 dólares. El crecimiento de plantilla, por tanto, se concentró en quienes hicieron un esfuerzo mucho mayor desde el arranque.

El efecto, además, no apareció de inmediato. Tiene bastante lógica: primero toca encajar la tecnología en la empresa, ver para qué sirve de verdad, detectar usos productivos y rehacer procesos. La contratación llega después.

Y el aumento no se quedó solo en ingenieros o perfiles de software. Ramp y Revelio Labs encontraron crecimiento en ventas, marketing, administración, finanzas y atención al cliente, una pista de que el impacto se reparte por buena parte de la organización. También creció un 12% el empleo en puestos júnior dentro de las empresas de alta adopción. Ese dato choca de frente con otras investigaciones, que suelen colocar precisamente a los perfiles junior entre los más expuestos a ser sustituidos por automatización.

Aun así, el debate sigue abierto. En los cinco primeros meses de 2026, los sectores financiero y de información en Estados Unidos, dos de los que más están usando estas tecnologías, perdieron una media de 28.000 empleos al mes. Y eso ocurrió mientras el empleo total del país seguía creciendo.

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Tampoco hay acuerdo entre expertos. Una línea de análisis sostiene que estas herramientas reemplazan tareas concretas, no puestos enteros, y que eso libera tiempo para trabajo de más valor. Otra lectura mira señales bastante más duras: en 2026 se anunciaron cerca de 102.000 despidos vinculados a estas tecnologías, sobre todo en el sector tecnológico.

Las previsiones globales, mientras tanto, siguen lejos de cerrarse. El Foro Económico Mundial habla de una creación neta de 58 millones de empleos. McKinsey sitúa la horquilla entre 20 y 50 millones de nuevos puestos para 2030. Goldman Sachs, por su parte, avisó de que unos 300 millones de empleos a tiempo completo podrían quedar expuestos a la automatización.

Por ahora, el nuevo estudio de Ramp y Revelio Labs no vende un final feliz para todos. Lo que plantea es algo más concreto: cuando una empresa apuesta de verdad por estas herramientas y aprende a usarlas bien, el resultado no tiene por qué ser menos gente, sino más. Falta ver hasta dónde aguanta este patrón a largo plazo y si termina repitiéndose en todos los sectores.

Los agentes de software ya han pasado a ocupar un lugar prioritario en la operativa de muchas empresas de cara a 2026. El ritmo al que se están adoptando, eso sí, también está poniendo sobre la mesa dudas serias sobre el control interno. Las previsiones del sector apuntan a que cerca del 40 % de las aplicaciones corporativas incorporarán agentes especializados de aquí a 2026, cuando el año anterior la cifra ni siquiera llegaba al 5 %.

El problema es que esa carrera por adoptarlos está dejando bastante expuesto un vacío de gobernanza. Cuando un agente de software se conecta de forma directa con bases de datos, interfaces de programación de aplicaciones (API) y flujos internos, puede saltarse aprobaciones , controles de segregación de funciones y otras barreras que hoy sirven para justificar decisiones delicadas dentro de una organización.

Sobre el papel, dar acceso directo al backend a un agente suena a eficiencia pura. En la práctica, complica mucho más el control. Si una acción crítica ocurre fuera de los canales habituales, luego puede ser realmente difícil reconstruir qué pasó, quién dio luz verde y por qué se hizo. En un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP), por ejemplo, un agente podría cambiar la cuenta bancaria de un proveedor y acelerar un pago sin pasar por la aprobación que tocaba.

Y no se trata solo de un posible error o de fraude. También pesa la falta de evidencias completas para defender esa decisión ante auditorías internas, reguladores o socios comerciales. A eso se suma otro dato incómodo: distintos estudios sitúan en el 47 % el porcentaje de organizaciones que ya ha sufrido algún incidente de seguridad vinculado con agentes de software.

Frente a ese modelo, va ganando terreno el enfoque del “empleado digital”. Aquí el agente inicia sesión con credenciales estándar, usa la interfaz que ya existe y sigue los flujos normales del sistema, con lo que queda sujeto a los mismos permisos, validaciones, aprobaciones y registros de auditoría que cualquier empleado. Dicho de otro modo, no se abre una vía paralela para operar sobre sistemas críticos; se aprovechan los controles que la empresa ya tiene en marcha.

Este planteamiento resulta especialmente convincente en entornos heredados. En sistemas antiguos y de misión crítica, crear nuevas API, exponer datos del backend o reescribir reglas de negocio puede salir caro y meter riesgos donde no los había. Trabajar desde la interfaz suele ser más lento que llamar directamente al backend, claro, pero también resulta bastante menos disruptivo y mucho más fácil de implantar.

Además está la descentralización. Algunos estudios del sector indican que alrededor del 43 % de las organizaciones dice que más de la mitad de su plantilla usa agentes de software con regularidad y, en esos mismos informes, otro 43 % afirma trabajar ya con cuatro o más plataformas distintas. Ese escenario recorta la visibilidad centralizada y eleva riesgos como la exfiltración de datos o el compromiso de credenciales.

Por eso cada vez más expertos plantean que los agentes de software deberían tratarse como empleados digitales, con identidades gestionadas, políticas de seguridad equivalentes a las de cualquier trabajador y supervisión humana en las tareas más sensibles. La carrera por automatizar procesos sigue acelerándose a medida que estos agentes entran en áreas como finanzas, compras o atención al cliente. Lo que todavía no está claro es cómo van a resolver las empresas, cuando llegue el momento de escalarlo de verdad, ese equilibrio entre automatización y control.