Siempre he pensado que es un error que la gente ceda sus datos, ya sea en la nube, a través de aplicaciones o con cualquier servicio „gratuito“. Para mí, la soberanía de los datos nunca ha sido una palabra de moda, sino una cuestión de amor propio. Cualquiera que utilice la tecnología sin tener en cuenta las consecuencias está entrando en una dependencia que a menudo solo se hace perceptible años más tarde, pero que entonces tiene un impacto aún más profundo.
Sistemas de IA
En esta categoría encontrará artículos sobre Sistemas de IA con grandes modelos lingüísticos (LLM) y sus posibles aplicaciones en los sectores empresarial y creativo. Los temas tratados incluyen instalaciones locales de IA, Integración en soluciones informáticas existentes, Casos prácticos de publicación o Automatización de procesos con IA. Los artículos técnicos muestran de forma práctica cómo los LLM como GPT, Mistral o Mixtral Las ventajas que ofrecen en la vida cotidiana y los principios técnicos necesarios para utilizarlos con eficacia. Ya sea para Creación de textos, Gestión del conocimiento, Integración ERP o Atención al cliente - Aquí encontrará ideas, consejos e informes de experiencias sobre el uso profesional de los modelos lingüísticos.
gFM-Business y el futuro del ERP: inteligencia local en lugar de dependencia de la nube
Desde hace más de una década, el software gFM-Business es sinónimo de algo especial en el mercado alemán de ERP: no se basa en un sistema engorroso y difícil de mantener, sino en la plataforma FileMaker, ligera, personalizable y visualmente modelada. Esto tiene muchas ventajas: gFM-Business puede ampliarse individualmente, funciona en Windows, macOS e iOS y puede ser personalizado tanto por desarrolladores como por ambiciosos usuarios avanzados.
Con la llegada de la inteligencia artificial (IA) -especialmente a través de los llamados modelos lingüísticos como ChatGPT- surgen ahora nuevas oportunidades que van mucho más allá de la automatización tradicional. gFM-Business se prepara activamente para este futuro: con el objetivo no solo de gestionar datos, sino también de desbloquear conocimientos.
Inteligencia artificial: qué empleos están en peligro y cómo podemos armarnos ahora
Casi ningún otro cambio tecnológico se ha colado en nuestra vida cotidiana con tanta rapidez como la inteligencia artificial. Lo que ayer se consideraba una tecnología visionaria del futuro hoy ya es una realidad, ya sea para enviar mensajes de texto, programar, diagnosticar, traducir o incluso crear música, arte o informes jurídicos.
FileMaker Conferencia 2025: IA, comunidad y un incidente inesperado
La Conferencia FileMaker 2025 de Hamburgo ha terminado, y ha sido un hito especial en muchos aspectos. No sólo porque la conferencia de este año se ha centrado en muchos temas relacionados con la inteligencia artificial, el rendimiento y los flujos de trabajo modernos, sino también porque el intercambio personal y el „ambiente familiar“ de la comunidad FileMaker han vuelto a cobrar todo su sentido. Para mí, personalmente, fue un momento intenso, inspirador y enriquecedor en todos los sentidos, desde la primera noche.
Integración de MLX en FileMaker 2025: la IA local como nueva norma
Aunque MLX fue lanzado originalmente como un marco experimental por Apple Research, en los últimos meses se ha producido un desarrollo silencioso pero significativo: Con el lanzamiento de FileMaker 2025, Claris ha integrado firmemente MLX en el servidor como infraestructura nativa de IA para Apple Silicon. Esto significa que cualquiera que trabaje con un Mac y utilice Apple Silicon no sólo puede ejecutar modelos MLX localmente, sino también utilizarlos directamente en FileMaker, con funciones nativas, sin capas intermedias.
MLX en Apple Silicon como IA local en comparación con Ollama & Co.
En un momento en el que los servicios de IA centralizados como ChatGPT, Claude o Gemini dominan los titulares, muchos usuarios profesionales tienen una necesidad creciente de una alternativa: una infraestructura de IA local y autocontrolable. Especialmente para procesos creativos, datos sensibles o flujos de trabajo recurrentes, una solución local suele ser la opción más sostenible y segura.
Cualquiera que trabaje con un Mac -especialmente con Apple Silicon (M1, M2, M3 o M4)- puede encontrar ahora herramientas sorprendentemente potentes para ejecutar sus propios modelos lingüísticos directamente en el dispositivo. En el centro de todo ello se encuentra un componente nuevo y en gran medida desconocido: MLX, un marco de aprendizaje automático desarrollado por Apple que probablemente desempeñará un papel cada vez más central en el ecosistema de IA de la empresa en los próximos años.
RAG con Ollama y Qdrant como motor de búsqueda universal de datos propios
En un mundo de información cada vez más confuso, es cada vez más importante hacer que sus propias bases de datos sean consultables de forma específica, no mediante las clásicas búsquedas de texto completo, sino a través de respuestas semánticamente relevantes. Aquí es exactamente donde entra en juego el principio de la base de datos RAG, una solución de búsqueda asistida por inteligencia artificial que consta de dos componentes centrales:
Ollama se reúne con Qdrant: una memoria local para tu IA en el Mac
IA local con memoria: sin nube, sin suscripción, sin distracciones
En un artículos anteriores He explicado cómo configurar Ollama en el Mac install. Si ya has completado este paso, ahora tienes un potente modelo de lenguaje local - como Mistral, LLaMA3 u otro modelo compatible que se puede abordar a través de REST API.
Sin embargo, el modelo sólo "sabe" lo que hay en la solicitud actual. No recuerda conversaciones anteriores. Lo que falta es un recuerdo.