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.
Contribuciones actuales
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 asombrosamente 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.
MCS: Cuando la vida te obliga a mudarte por tercera vez
Escribo estas líneas desde un piso de vacaciones en Pilsen, República Checa. Es un lugar sencillo y claramente estructurado. Cocina, WLAN, una buena mesa para trabajar. Todo lo que necesito, ni más ni menos. No estoy aquí porque esté de vacaciones. Tampoco estoy aquí para seguir un capricho o empezar un nuevo capítulo. Estoy aquí porque tenía que hacerlo.
Por qué no basta con el software ERP y cómo entender realmente los procesos
En muchas empresas, siempre sigue el mismo patrón: en algún momento, la dirección se da cuenta de que "algo ya no funciona bien". Tal vez los procesos se han vuelto demasiado lentos, se acumulan los errores o la empresa pierde cada vez más de vista las cifras, los clientes o los procesos internos. La demanda de una nueva solución de software se hace oír con fuerza, preferiblemente un software ERP moderno y potente que "pueda hacerlo todo". Pero aquí suele empezar una falacia fatal.
Cómo escribí cinco libros en dos idiomas en cuatro meses
...y por qué no es un milagro, sino el resultado de una estrategia clara
Durante mucho tiempo, escribir libros se ha considerado algo tedioso, un proyecto solitario que se prolonga durante meses o incluso años. Pero, ¿y si nos olvidamos de esta imagen? ¿Y si te replanteas la escritura con un enfoque claro, procesos bien pensados y un uso específico de la IA?
En mi nuevo libro "Escribir libros 2.0: guía práctica para autores en la era de la IA" Describo exactamente este camino. Un camino que me ha permitido escribir cinco libros en solo cuatro meses, publicarlos en dos idiomas y no aceptar ninguna pérdida de calidad en comparación con la publicación tradicional.
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:
Salud dental y TTM: algo más que un poco. ¿Qué nos depara el futuro?
Casi ninguna otra parte del cuerpo es tan compleja y a la vez tan infravalorada como la mandíbula. No sólo es responsable de permitirnos masticar, hablar y tragar, sino que también forma parte de un afinado sistema de músculos, tendones, articulaciones y nervios que se extiende hasta la columna vertebral e incluso los pies. Si este sistema no está sincronizado, puede tener consecuencias de gran alcance: para todo el sistema musculoesquelético, para las vías nerviosas y, en última instancia, para el bienestar de una persona. En el mundo de la medicina, esto se conoce como Trastorno temporomandibular (TTM).