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Anthropic publicó el 9 de junio una actualización de Claude Managed Agents que permite ejecutar agentes en un horario programado (cron) y almacenar variables de entorno/credenciales en un vault seguro dentro de la plataforma. Estas capacidades facilitan la automatización periódica de flujos (p. ej. sincronizaciones nocturnas o informes recurrentes) y permiten que los agentes usen herramientas autenticadas sin exponer secretos en el código. La funcionalidad se ofrece como parte de la experiencia gestionada de Claude Managed Agents y está disponible en beta pública según el anuncio. (claude.com) Fuente
Zscaler anunció el 9 de junio la expansión de su iniciativa Project AI-Guardian, incorporando alianzas tecnológicas para integrar sus controles Zero Trust con plataformas y proveedores de infraestructura y AI. El comunicado detalla que la ampliación permite compartir señales de seguridad y aplicar políticas de acceso continuo a interacciones con servicios AI, y enumera socios como AWS, CoreWeave, Databricks, Google Cloud y OpenAI entre otros. Zscaler plantea que la integración busca ofrecer visibilidad, modelado de superficie de ataque AI y controles en línea para impedir fugas o accesos no autorizados en entornos con agentes y APIs de modelos. (globenewswire.com) Fuente
Oasis Security anunció el 10 de junio una integración con Zscaler destinada a gobernar identidades no humanas (API keys, service accounts, agentes, MCP servers) y aplicar políticas desde un único plano de control. La integración permite descubrir NHIs, atribuir propietarios, evaluar riesgo, rotar secretos y aplicar enforcement inline a través de la Zero Trust Exchange de Zscaler, según el comunicado. Oasis destaca que esta unión facilita la visibilidad y la gestión del ciclo de vida de identidades que hoy generan la mayor parte del tráfico máquina‑a‑máquina. (prnewswire.com) Fuente
Rain presentó el 9 de junio su “Agent Control Layer”, una capa de control incorporada en sus APIs de pagos que permite definir guardrails programáticos sobre cómo los agentes autónomos pueden gastar o mover dinero. Entre las reglas que se pueden fijar están límites por importe, frecuencia, MCCs permitidos, listas de merchants aprobados y número de tarjetas activas; estas restricciones se aplican en el momento de emisión/iniciación para bloquear transacciones fuera de parámetros. Rain posiciona esta funcionalidad como infraestructura para habilitar pagos agent‑native con controles auditable y de gobernanza. (streetinsider.com) Fuente
Sedai lanzó el 9 de junio una plataforma de “AI Agent Optimization” que sitúa a la compañía como un plano intermedio entre agentes y proveedores de modelos para optimizar coste, latencia y precisión. La solución ofrece gobernanza, observabilidad consolidada, y enrutamiento inteligente de modelos (smart routing) entre múltiples proveedores (OpenAI, Anthropic, Vertex AI, Bedrock, etc.) para asignar el modelo más eficiente por tipo de consulta. Sedai también combina optimización de infraestructura (clusters, GPUs) con la optimización de llamadas a LLM, y anuncia disponibilidad en early access según su nota. (prnewswire.com) Fuente
Rubrik comunicó el 9 de junio el lanzamiento de “Rubrik AI”, que incorpora experiencias agentic para su plataforma de resiliencia y seguridad. Según la compañía, Rubrik AI puede razonar sobre datos y acciones dentro de Rubrik Security Cloud y Rubrik Agent Cloud con guardrails auditable y workflows orquestados para recuperación y respuesta. El anuncio sitúa esta iniciativa como una evolución de su oferta para operar a “velocidad máquina” en ámbitos de ciberresiliencia y recuperación. (ir.rubrik.com) Fuente
FlexPoint anunció el 9 de junio los “AR Agents”, agentes autónomos diseñados para automatizar el ciclo invoice‑to‑cash en MSPs (gestión de cuentas por cobrar). El comunicado describe que los agentes realizan seguimiento, comunicación contextual multicanal y tareas de conciliación, con el objetivo de acelerar cobros y reducir horas manuales en back‑office. FlexPoint posiciona este producto como el primero de una serie de agentes back‑office para MSPs y comunica disponibilidad inmediata para demos. (prnewswire.com) Fuente
Komodor presentó el 10 de junio nuevas capacidades de optimización proactiva —Capacity Intelligence y Predictive Placement— para identificar y prevenir pérdida de capacidad en clusters Kubernetes. Estas funciones analizan políticas, PDBs, anti‑affinity y decisiones del scheduler para diagnosticar bloqueos de consolidación, estimar impacto económico y ofrecer remediaciones con validaciones de confiabilidad. Komodor afirma que la combinación permite recuperar capacidad “stranded” y mejorar la eficiencia del autoscaler sin sacrificar estabilidad. (komodor.com) Fuente
Google Cloud publicó el 10 de junio la disponibilidad general de Lightning Engine para Managed Service for Apache Spark, un motor nativo que compila planes físicos de Spark a ejecución C++ vectorizada para acelerar cargas de trabajo. La entrada técnica explica mejoras (vectorized execution, conectores optimizados para Cloud Storage y BigQuery, optimizaciones de joins y particionado) y presenta ganancias de rendimiento y price‑performance frente a Spark estándar, además de procedimientos para activarlo desde la consola o gcloud. Lightning Engine está disponible en modos serverless y managed clusters. (cloud.google.com)
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