Inteligencia artificial y energía: lo que cuesta realmente el auge de la IA

IA, energía y sostenibilidad

A primera vista, la inteligencia artificial parece casi ingrávida. Escribes una pregunta y la respuesta aparece segundos después. No hay ruido, ni humo, ni movimiento visible. Todo parece ocurrir „en la nube“. Este es precisamente el error de pensamiento. La IA no es magia abstracta, sino el resultado de procesos físicos muy concretos. Detrás de cada respuesta hay centros de datos, líneas eléctricas, sistemas de refrigeración, chips e infraestructuras enteras. Cuanto más se introduce la IA en nuestra vida cotidiana, más visible se hace esta realidad. Y aquí es donde empieza la cuestión de la sostenibilidad.

Cualquiera que hable de IA sin hablar de energía, recursos e infraestructuras sólo está describiendo la superficie. Este artículo va más allá. No con alarmismo, sino con una mirada sobria a lo que la IA necesita realmente para funcionar, hoy y en el futuro.

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Inteligencia artificial sin exageraciones: por qué menos herramientas de IA suelen significar mejor trabajo

Inteligencia artificial sin exageraciones

Cualquiera que se ocupe hoy en día del tema de la inteligencia artificial se encuentra casi inevitablemente con una extraña sensación: inquietud constante. Nada más acostumbrarse a una herramienta, aparecen las diez siguientes. Un vídeo sigue al siguiente en YouTube: „Esta herramienta de IA lo cambia todo“, „Tienes que usar esto ahora“, „Los que se pierden se quedan atrás“. Y siempre resuena subliminalmente el mismo mensaje: Llegas demasiado tarde. Los demás van más adelantados. Tienes que ponerte al día.

Esto no sólo afecta a los informáticos. Los autónomos, los profesionales creativos, los empresarios y los empleados de a pie también sienten la presión. Muchos ni siquiera saben exactamente para qué sirven estas herramientas, pero tienen la sensación de que podrían estar perdiéndose algo. Y eso es exactamente lo que causa estrés.

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Entender Taiwán: Historia, cuestiones de estado y riesgos de un mundo interconectado

Taiwán como punto de inflexión

Taiwán lleva años apareciendo una y otra vez en los titulares: unas veces por las maniobras militares en el estrecho de Taiwán, otras por las tensiones diplomáticas, otras por la cuestión de hasta qué punto siguen siendo fiables las normas internacionales en caso de emergencia. En los últimos días, esta impresión se ha agudizado aún más para muchos observadores: la operación estadounidense en Venezuela, durante la cual fue detenido el presidente de ese país, Nicolás Maduro, es objeto de un controvertido debate internacional, no sólo político, sino también desde el punto de vista del Derecho internacional.

Por qué esto podría ser relevante para Taiwán es menos una cuestión de “¿Quién tiene razón?”, Cuando los principales actores interpretan las normas de forma selectiva o las aplican con dureza, las demás potencias se preguntan -con sobriedad y guiándose por sus propios intereses- dónde empieza y acaba su propio margen de maniobra. Y es precisamente en este punto donde Taiwán se convierte en algo más que una lejana cuestión insular.

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La IA en la nube como directora: por qué el futuro del trabajo pasa por la IA local

La IA en la nube se convierte en directora

Cuando los grandes modelos lingüísticos iniciaron su marcha triunfal hace unos años, casi parecían una vuelta a las viejas virtudes de la tecnología: una herramienta que hace lo que se le dice. Una herramienta al servicio del usuario, y no al revés. Las primeras versiones -de GPT-3 a GPT-4- tenían puntos débiles, sí, pero eran asombrosamente útiles. Explicaban, analizaban, formulaban y resolvían tareas. Y lo hacían en gran medida sin lastre pedagógico.

Hablabas con estos modelos como si lo hicieras con un empleado erudito, que a veces se equivocaba en sus palabras, pero que en esencia simplemente funcionaba. Cualquiera que escribiera textos creativos, generara código de programas o produjera análisis más largos en aquella época experimentaba lo bien que funcionaba. Había una sensación de libertad, de espacio creativo abierto, de tecnología que apoyaba a las personas en lugar de corregirlas.

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AI Studio 2025: Qué hardware merece realmente la pena: del Mac Studio a la RTX 3090

Hardware 2025 para estudio de IA

Hoy en día, cualquiera que trabaje con IA se ve empujado casi automáticamente a la nube: OpenAI, Microsoft, Google, cualquier interfaz web, tokens, límites, términos y condiciones. Esto parece moderno, pero es esencialmente una vuelta a la dependencia: otros determinan qué modelos puedes utilizar, con qué frecuencia, con qué filtros y a qué precio. Yo voy deliberadamente en la dirección contraria: actualmente estoy construyendo mi propio pequeño estudio de IA en casa. Con mi propio hardware, mis propios modelos y mis propios flujos de trabajo.

Mi objetivo es claro: IA local de texto, IA local de imagen, aprendizaje de mis propios modelos (LoRA, puesta a punto) y todo ello de tal forma que yo, como autónomo y más adelante también cliente de una PYME, no dependa de los caprichos diarios de algún proveedor en la nube. Se podría decir que es una vuelta a una vieja actitud que solía ser bastante normal: „Las cosas importantes las haces tú mismo“. Solo que esta vez no se trata de tu propio banco de trabajo, sino de potencia informática y soberanía de datos.

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El peligro silencioso de los wearables: cuando la comodidad se convierte en vigilancia

Wearables, smartwatch, auriculares intrauditivos

Los wearables forman ya parte de la vida cotidiana. Mucha gente lleva ya un smartwatch como algo normal, cuenta sus pasos, controla la calidad de su sueño o establece recordatorios para hacer descansos durante el día. Y me alegra admitirlo: Yo también tengo un Apple Watch, y encuentro esta tecnología absolutamente fascinante a su manera. Puede hacer cosas que hace sólo unos años habrían sido puros sueños del futuro. Sin embargo, apenas uso mi reloj Apple.

Y justo ahora, tras los últimos informes y declaraciones de expertos, me doy cuenta una vez más de que esta reticencia no está tan equivocada. Al fin y al cabo, muchos auriculares y wearables modernos contienen ahora sensores que pueden medir mucho más de lo que uno se imagina a primera vista. No todos los auriculares lo hacen, pero la tendencia es clara: cada vez más tecnología se traslada discretamente a pequeños dispositivos que llevamos cerca del cuerpo.

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Apple MLX frente a NVIDIA: cómo funciona la inferencia local de IA en el Mac

IA local en Silicon con Apple Mac

Cualquiera que trabaje con inteligencia artificial hoy en día suele pensar primero en ChatGPT o en servicios en línea similares. Escribes una pregunta, esperas unos segundos y recibes una respuesta como si al otro lado de la línea estuviera sentado un interlocutor muy leído y paciente. Pero lo que se olvida fácilmente: Cada entrada, cada frase, cada palabra viaja por Internet a servidores externos. Ahí es donde se hace el trabajo de verdad: en enormes ordenadores que usted nunca llega a ver.

En principio, un modelo lingüístico local funciona exactamente igual, pero sin Internet. El modelo se almacena como un archivo en el propio ordenador del usuario, se carga en la memoria de trabajo al arrancar y responde a las preguntas directamente en el dispositivo. La tecnología que hay detrás es la misma: una red neuronal que entiende el lenguaje, genera textos y reconoce patrones. La única diferencia es que todo el cálculo sigue siendo interno. Se podría decir: ChatGPT sin la nube.

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El envío de correos electrónicos falla con T-Online y Speedport W 724V

¡Las cosas que uno experimenta cuando simplemente quiere enviar un correo electrónico con Mac OS X 10.10 "Yosemite" en una WLAN extranjera! Por ejemplo, que no funciona con un solo servidor SMTP que se ha configurado, a pesar de que el envío de mensajes de correo electrónico en la red doméstica es completamente libre de problemas. Aún más desconcertante fue que otro MacBook Pro bajo Mac ... Leer más