Múltiples distros son afectadas por la vulnerabilidad CVE-2026-98432 que se encuentra en el código TCP y la gravedad del problema no solo reside en su puntuación de hasta 9,8 sobre 10 según el equipo CVE del kernel, sino también en que Anthropic ha revelado que el asistente ha podido aprovechar el error que impacta contra sistemas como Ubuntu, Debian, Red Hat Enterprise Linux, SUSE, Oracle Linux y Amazon Linux.

Para lograrlo, el modelo ha identificado el objetivo y generado un método de explotación que permite a un atacante remoto ejecutar comandos con privilegios de root bajo determinadas condiciones. Aunque no existen indicios públicos de ataques reales utilizando esta puerta, la demostración ha revelado nuevas preocupaciones.

Cómo funciona CVE-2026-98432 y por qué preocupa a los expertos

El origen del problema está en una condición de carrera dentro del proceso de establecimiento de nuevas conexiones TCP IPv4. El fallo provoca una situación de tipo use-after-free, un error que aparece cuando el kernel intenta acceder a una zona de memoria que ya ha sido liberada. En determinadas circunstancias, otra CPU puede seguir utilizando información relacionada con una conexión mientras esa memoria deja de existir, lo que abre la puerta a comportamientos impredecibles, corrupción de memoria e incluso ejecución de código.

Los desarrolladores del kernel corrigieron la vulnerabilidad el pasado 5 de octubre mediante un parche que obliga al sistema a esperar a que otras CPU terminen de leer los datos antes de liberar la memoria asociada. Curiosamente, el problema afecta a Linux desde la versión 4.4, por lo que ha permanecido oculto durante años. También se sabe que IPv6 no resulta vulnerable a esta condición concreta debido a diferencias en la gestión interna de las opciones de conexión. El informe que acompaña la corrección atribuye el descubrimiento a Xinyang Ge, investigador de Anthropic.

Otro aspecto llamativo es la disparidad en las evaluaciones de riesgo. El equipo CVE del kernel considera que el ataque presenta una complejidad baja y por eso le asigna una puntuación CVSS de 9,8. Sin embargo, proveedores como Red Hat, Oracle y SUSE sostienen que explotar con éxito la condición de carrera requiere una sincronización mucho más compleja de lo que parece.

Por ese motivo, sus valoraciones oscilan entre 5,9 y 8,1 puntos. Aun así, ninguna de estas compañías resta importancia a la vulnerabilidad y todas coinciden en recomendar la instalación inmediata de los kernels corregidos cuando estén disponibles.

Qué distribuciones ya tienen parche y qué dice Anthropic sobre el exploit de Claude

Debian ya distribuye paquetes corregidos para sus ramas afectadas, al igual que Oracle Linux, varias versiones de Amazon Linux y determinadas ediciones de SUSE. En cambio, Ubuntu y Red Hat Enterprise Linux continúan trabajando en actualizaciones definitivas para parte de sus kernels, incluyendo algunas versiones empleadas en entornos empresariales y servicios cloud.

Anthropic asegura que Claude no solo identificó la vulnerabilidad, sino que además generó un exploit dividido en dos fases. En la primera, el atacante obtiene información de memoria capaz de revelar direcciones internas del kernel, lo que facilita superar mecanismos de protección como KASLR. Posteriormente, el mismo fallo permitiría alterar estructuras de memoria para redirigir la ejecución del kernel hacia una carga útil maliciosa previamente preparada.

Según la compañía, la obtención de una dirección válida del sistema requirió unos 48 minutos durante sus pruebas, y alcanzar la ejecución de comandos llevó alrededor de cinco minutos adicionales. La empresa no publicó el código del exploit ni los detalles completos de la configuración utilizada.

Por ahora no hay constancia de ataques activos asociados a CVE-2026-98432 ni tampoco figura en el catálogo de vulnerabilidades explotadas de forma conocida por las autoridades de ciberseguridad. Aun así, el mensaje de los expertos es claro: si tu distribución ya dispone de un kernel corregido, conviene actualizar cuanto antes.

Los desarrolladores del kernel también recomiendan utilizar las ramas estables más recientes en lugar de intentar aplicar correcciones aisladas. Aunque algunos usuarios han planteado desactivar MPTCP como medida temporal, tanto Anthropic como el equipo de seguridad de Go recuerdan que el error subyacente no depende exclusivamente de esta característica, por lo que la única solución realmente fiable sigue siendo instalar un kernel parcheado.

Evidentemente, sería un proceso que se haría sin sustituir de inmediato al escritorio tradicional que normalmente se conoce, pero por medio de una arquitectura modular con paquetes Snap donde se emplean componentes especiales del kernel. La estructura interna del software sería una de las más estables y recomendables a largo plazo, por lo que se estaría transformando en el SO más apto para el uso principal de la plataforma.

Según explicó Jon Seager, vicepresidente de ingeniería de Ubuntu en Canonical, el objetivo es construir un sistema más difícil de romper, más sencillo de recuperar ante errores y capaz de adaptarse mejor a distintos tipos de hardware y escenarios de uso. ¿Cómo se haría y por qué sería uno de los cambios más relevantes en mucho tiempo? La siguiente información indica todo lo que conlleva.

¿Qué cambia con Ubuntu Core Desktop y por qué Canonical vuelve a apostar por él?

La principal diferencia respecto a Ubuntu tradicional reside en la forma en la que se distribuyen y gestionan los componentes del sistema. En lugar de depender de una instalación convencional donde múltiples elementos comparten una misma base, Ubuntu Core Desktop utiliza paquetes Snap para prácticamente todo. Esto incluye desde el kernel hasta los servicios de fondo y las aplicaciones. Gracias a este diseño, cada componente puede actualizarse de forma independiente, reduciendo la necesidad de reconstruir o reemplazar la imagen completa del sistema cada vez que se introduce un cambio.

Canonical reconoce que la versión preliminar presentada hace unos años no alcanzó la visión prevista. Parte del problema era que elementos fundamentales del escritorio, entre ellos GNOME, GDM e incluso Firefox durante las primeras etapas, se encontraban agrupados dentro de un único paquete base personalizado.

La prioridad pasa por separar cada componente en módulos independientes con interfaces claramente definidas, permitiendo una mayor flexibilidad y facilitando las tareas de mantenimiento. La compañía considera que este enfoque puede ofrecer ventajas importantes tanto para usuarios finales como para administradores de sistemas. Si un componente falla o requiere una actualización urgente, el cambio podría aplicarse sin afectar al resto del entorno.

Por otra parte, el funcionamiento inmutable del sistema promete una experiencia más predecible y segura, uno de los aspectos que más peso gana actualmente dentro del mundo Linux, especialmente en dispositivos que requieren una elevada fiabilidad operativa.

Navegadores, desarrollo y juegos: las tres prioridades que marcarán el futuro del proyecto

Canonical ha identificado tres áreas clave para impulsar Ubuntu Core Desktop durante esta nueva etapa, donde la primera fase se centra principalmente en el navegador web, especialmente en cuanto a Firefox y Chromium, que incluyen paquetes Snap maduros. Del mismo modo, las mejoras introducidas en los sistemas de permisos facilitan la implementación de un escritorio funcional basado en este modelo.

La segunda fase consiste en apoyarse en tecnologías como LXD y Canonical Workshop para los entornos aislados. Sumando la integración con Visual Studio Code, es algo bueno para los desarrolladores.

Los videojuegos constituyen el tercer gran objetivo y uno de los más importantes para la industria al ser solicitados por los usuarios, sobre todo cuando hay mucho revuelo sobre Linux. Canonical quiere construir una plataforma modular donde controladores gráficos, bibliotecas Mesa y otras dependencias puedan actualizarse de forma independiente sin poner en riesgo la estabilidad general del sistema.

La empresa también trabaja en mejoras para su paquete Steam Snap y estudia interfaces alternativas orientadas a dispositivos de juego dedicados. Paralelamente, uno de los mayores retos sigue siendo la compatibilidad de software. Debido a que Ubuntu Core exige aplicaciones Snap estrictamente confinadas, muchos programas distribuidos mediante paquetes clásicos no pueden ejecutarse directamente.

Para resolver este problema, Canonical estudia integrar aplicaciones gráficas dentro de entornos aislados de Workshop, permitiendo que sus ventanas se muestren en el escritorio principal. Esta estrategia también podría facilitar la ejecución de software procedente de gestores de paquetes como APT, Flatpak o Nix, ampliando notablemente las posibilidades del ecosistema.

A todo ello se suma la renovada colaboración con KDE Neon Core, que demuestra que la iniciativa no estará limitada a GNOME y que la arquitectura se está diseñando para adaptarse a diferentes entornos de escritorio, según indica la información revelada por Linuxiac.

Hay que tener en cuenta que Canonical insiste en que Ubuntu tradicional no desaparecerá a corto plazo, sino que debería ser una transición exponencial hacia Ubuntu Core Desktop.

Precisamente Anthropic, que está a punto de salir a bolsa, ha querido dejar al mundo entero un tanto preocupado. En concreto, ha preparado un documento en el que avisa de que la inteligencia artificial que está creando podría llegar a suponer un riesgo catastrófico para la humanidad.

El miedo es que la inteligencia artificial avance más rápido de lo que la humanidad es capaz de entenderla, vigilarla y ponerle límites. Eso no significa que Claude, la IA de esta compañía, se haya escapado de control ni que una catástrofe sea inevitable, pero sí que Anthropic deja sobre la mesa que estos riesgos hay que tomarlos en serio.

Lo más curioso es que lance todo esto justo antes de salir a bolsa. De las 261 páginas del documento, unas 80 están dedicadas a los riesgos, mientras que alrededor de 48 explican el propio negocio. Sin embargo, todo tiene más sentido de lo que parece.

Este tipo de documentación sirve para explicar a los posibles inversores qué problemas podrían afectar a la compañía. Y en el caso de Anthropic, eso incluye tanto los riesgos económicos y la competencia como los posibles fallos de seguridad de sus modelos.

No es que la compañía esté diciendo que lo peor realmente vaya a ocurrir. Está reconociendo que son posibilidades. La duda realmente es por qué hacerlo.

Básicamente, porque se trata de una exigencia. Anthropic tiene que explicar a los posibles inversores qué puede salir mal en su negocio. Si hablamos de dinero, es mejor adelantarse a un potencial hecho de cara a los inversores que lamentarse después con falsas promesas.

En pocas palabras, cuando una compañía sale a bolsa, tiene que dejar por escrito los riesgos que cree importantes para su negocio. Si en el futuro ocurre un problema relacionado con uno de esos riesgos que ya había informado a sus inversores, realmente no se ha ocultado absolutamente nada.

¿Por qué Anthropic dice que la IA puede ser peligrosa y sigue desarrollándola?

La realidad es que, si se mira fríamente, una cosa no implica siempre la otra.

El mensaje de la compañía es claro en este sentido: la IA puede ser muy útil y, al mismo tiempo, tener riesgos muy serios si se hace cada vez más potente sin unos buenos controles.

El problema es que hay una carrera. Anthropic quiere mejorar Claude, OpenAI quiere mejorar ChatGPT, Google hace lo mismo con Gemini y otras compañías están en la misma situación. Si una se queda parada por miedo a los riesgos mientras las demás siguen avanzando, puede perder en cuestión de meses.

Todas estas compañías necesitan seguir demostrando que sus modelos mejoran para justificar esas cifras millonarias ante inversores. Ahora mismo, simplemente, están cambiando la forma de comunicarse con el mundo, dejando claro de qué bando están (pese a todo). Por así decirlo, es una forma de protegerse ante posibles problemas en el futuro.

¿Se debería frenar el desarrollo de la IA?

Podría parecer lo más sensato, pero esto es más complejo de lo que parece. El problema es que no todas las empresas ni todos los países están dispuestos a frenar al mismo ritmo.

La inteligencia artificial se ha convertido en una carrera por desarrollar modelos cada vez más potentes, y ninguna compañía quiere quedarse atrás frente al resto.

Por eso, parar por completo el desarrollo de la IA es casi utópico. Además, si se diese el caso, también habría que decidir qué se frena exactamente, durante cuánto tiempo y quién se encarga de comprobar que todo el mundo cumple las reglas.

Por ejemplo, el propio CEO de Anthropic ha defendido que los laboratorios de IA deberían contar con personas externas que puedan trabajar dentro de las compañías y publicar sus conclusiones.

Por supuesto, esto tampoco significa avanzar sin ningún tipo de límite. Hay otras opciones, como las que se están barajando ahora mismo, como obligar a las empresas a someter sus modelos a pruebas de seguridad, impedir que se utilicen para actividades peligrosas o exigir más control antes de lanzarlos al mundo.

Sam Altman, CEO de OpenAI, habla de pacing, que se podría traducir como avanzar a un ritmo más controlado. No significa congelar el progreso y el desarrollo. Significa aceptar que, en algunos momentos, avanzar un poco más despacio puede ser necesario para comprobar que todo está yendo como debe.

"Cuando hablamos de 'ritmo', no nos referimos a 'detener'. El progreso ha sido rápido y seguirá siéndolo. Pero debería ser más lento de lo que podría ser; intervenciones como los estudios de seguridad y el monitoreo tienen costos significativos", ha explicado.

Realmente, se posiciona como una buena opción justo cuando se está llevando a cabo una expansión de las Raspberry Pi, plataformas de desarrollo y otras tecnologías que se centran en el uso de sistemas ligeros que no dependan del uso de código propietario de Microsoft. En efecto, los desarrolladores apuestan por recrear la arquitectura Windows NT mediante una implementación propia, desarrollada bajo un modelo de ingeniería de sala limpia para evitar cualquier.

¿Qué diferencia a LiberNT de ReactOS y de las distribuciones Linux?

Sí puedes realizar múltiples actualizaciones de Windows 11, optar por macOS de Apple o simplemente hacer uso de las distros de Linux populares como Ubuntu, Linux Mint, ZorinOS o Fedora. Pero, ¿y si quieres un sistema operativo abierto que no tenga nada que ver con esos? Hay alternativas que ni siquiera están vinculadas con el pingüino Tux.

En este caso, llega una opción que probablemente va a llamar la atención y es, nada más y nada menos, que LiberNT, un SO que simplemente no usa el kernel de Linux para poder parecerse a una distro original y simplemente seguir por un camino particular. El proyecto se centra principalmente en una base de Windows NT, mientras que ofrece parte del código de ReactOS para determinar múltiples características que no se encuentran en otros SO.

¿Quieres algo que se asemeje a Windows 11? Aunque no lo parezca, puedes tener una experiencia realmente buena y similar porque se acerca a la compatibilidad con Windows 11. Entre los cambios técnicos más relevantes destaca NVS, un nuevo administrador de memoria y sistema de asignación del kernel que reemplaza componentes heredados de ReactOS.

Aquí se encuentra un gestor de caché que ofrece resultados superiores en pruebas de memoria y almacenamiento en comparación con las cifras de los antecesores. Hay que tener en cuenta que se suman controladores NTFS renovados, actualizada de StorPort con soporte para unidades NVMe, nuevos controladores USB xHCI y SD.

Otro de los pilares de LiberNT es la compatibilidad multiplataforma. Actualmente admite arquitecturas x86 de 32 bits, x86-64 y ARM64. Además, existen desarrollos en marcha para RISC-V de 64 bits y PowerPC.

Según explica el equipo en el informe compartido por Linuxiac, todo el proyecto se desarrolla mediante un enfoque, encabezados SDK y WDK, símbolos públicos y pruebas de caja negra. Los responsables aseguran que no se copia ni transpone código propietario de Windows, algo esencial para la viabilidad legal del proyecto.

En las versiones de 64 bits implementa WoW64 para ejecutar software de 32 bits, y en ARM64 recurre al emulador FEX para permitir la ejecución de aplicaciones x86. El soporte para ARM64EC también forma parte de la hoja de ruta, una característica relevante para maximizar la compatibilidad con software moderno diseñado para la plataforma ARM de Microsoft.

Por ahora, los resultados son modestos, pero prometedores. La base de datos de compatibilidad del proyecto muestra que aplicaciones como Google Chrome, el juego de estrategia de código abierto 0 A.D. y Command & Conquer: Yuri's Revenge ya funciona en determinadas compilaciones de desarrollo.

Steam aparece como utilizable y el emulador de PlayStation 3 RPCS3 logra iniciarse, aunque todavía no alcanza un estado considerado plenamente funcional. Eso sí, la lista actual contiene apenas unas pocas pruebas, por lo que todavía es pronto para extraer conclusiones sobre el grado real de compatibilidad.

¿Te gustaría probarlo? Ya puedes descargarla e instalarla para aprovechar los beneficios. Los propios desarrolladores advierten que se trata de compilaciones experimentales y recomiendan utilizarlas únicamente en máquinas virtuales o equipos de prueba, nunca en entornos de producción.

Sin embargo, ha conseguido llevar esa reducción del SO a un nivel que parecía imposible y es gracias al software Pico11. Con dicha herramienta puedes instalar Windows 11 en una versión que ocupa únicamente 699.811.840 bytes, lo suficiente para caber dentro de un CD-ROM convencional de 700 MB.

Eso es 12 veces más pequeño que la instalación estándar del software, ¿y cómo lo ha logrado? El desarrollador ha publicado el proyecto para que millones de usuarios tengan finalmente acceso a Windows 11.

¿Qué es Pico11 y cómo logra que Windows 11 quepa en un CD-ROM?

Pico11 es una nueva herramienta desarrollada por NTDEV que se centra en reducir al máximo Windows 11 sin perder completamente su interfaz gráfica y las funciones básicas de escritorio. De hecho, el propio creador lo llama "prueba de concepto" diseñada para comprobar cuál es el tamaño mínimo posible de una ISO de Windows 11 manteniendo un entorno operativo funcional.

El resultado ha sido una instalación que ha sido comprimida hasta un punto de 700 MB, cuando la versión principal requiere de un espacio de almacenamiento de 64 GB como mínimo.

Durante la demostración, NTDEV muestra que varias aplicaciones continúan funcionando con normalidad. La Calculadora, Configuración, Paint y el Bloc de notas siguen presentes y operativas. Según explica el desarrollador: "La calculadora y la configuración aún están abiertas, el Bloc de notas guarda archivos y Paint aún me permite dibujar logotipos cuestionables".

Incluso el Administrador de tareas permanece disponible, aunque utiliza una interfaz más antigua que ha despertado la curiosidad de la comunidad. NTDEV no ha detallado el origen exacto de esa versión heredada.

Otro dato interesante es el consumo de memoria. La demostración se realizó en una máquina virtual configurada con 4 GB de RAM y el sistema utilizó aproximadamente 883 MB durante las pruebas. Aunque la cifra no representa un requisito oficial ni una referencia absoluta de rendimiento, sí refleja el enorme nivel de optimización alcanzado frente a una instalación estándar de Windows 11.

Por qué Pico11 no reemplaza a Windows 11 y qué relación tiene con Tiny11

A pesar de lo espectacular que resulta ver Windows 11 funcionando desde una ISO inferior a 700 MB, Pico11 llega acompañado de importantes sacrificios. NTDEV ha tenido que eliminar servicios esenciales del sistema, incluyendo cosas tan fundamentales como Windows Update y parte de las capacidades de mantenimiento y recuperación.

Esto se vincula directamente con los límites de un CD-ROM tradicional, pero también impide que el sistema pueda actualizarse de forma normal o recibir el soporte habitual que obtienen las versiones oficiales.

Por ese motivo, el propio desarrollador insiste en que Pico11 debe entenderse como un experimento técnico y no como una alternativa para el uso diario, como sí lo puede ser Tiny11.

El ingeniero también indica que se trata de "un experimento, no un reemplazo para una instalación normal de Windows". De hecho, muchos usuarios mencionan que este proyecto sirve para demostrar cuánto software adicional integra actualmente Windows 11 y cuánto puede eliminarse antes de que el sistema deje de ser reconocible o útil.

Tiny11 Builder es justamente lo que se necesita para este tipo de casos donde se debe implementar la instalación de un Windows 11 ligero. Además, también están disponibles los modos Tiny11, Tiny11 Core y configuraciones personalizadas.

De hecho, Pico11 parece situarse como una evolución extrema de Tiny11 Core, llevando la reducción de componentes mucho más lejos. Para quienes buscan experimentar con instalaciones ultraligeras, la referencia oficial se encuentra en el repositorio de GitHub de Tiny11 Builder.

Puede que a muchos este nombre no les suene, pero hablamos de uno de los creadores de CentOS y, cuando Red Hat cambió el rumbo de esta distribución, creó Rocky Linux como alternativa.

Ahora ha estado inmerso en un nuevo proyecto. Se llama Ginux y es un kernel nuevo que ha creado desde cero con ayuda de un agente de inteligencia artificial. En solo 11 días, el proyecto ya cuenta con unas 139.000 líneas de código, repartidas en más de 1.000 commits.

Como dato curioso, el nombre Ginux mezcla la "G" de GPT, por la inteligencia artificial que ha escrito parte del código, y de Greg, su propio nombre.

"Se trata de un núcleo x86-64 independiente, basado en Rust (no una bifurcación de Linux), con su propia gestión de memoria, proceso de arranque, planificador, modelo de procesos, sistemas de archivos, redes, dispositivos y capa de compatibilidad con Linux", comenta en un tuit.

Ginux ya puede arrancar perfectamente Rocky Linux 10 en una máquina virtual, aunque es cierto que aún quedan bastantes cosas que pulir.

Ginux no utiliza el kernel de Linux

Para entender realmente de qué hablamos, la base es que Ginux no es una distribución de Linux como Ubuntu, Debian o Rocky Linux, ni una versión modificada del kernel que utiliza este sistema operativo. Ginux tiene su propio kernel, creado desde cero y escrito mayormente en Rust.

Hablar de kernel es hablar del centro de todo, del corazón de un sistema operativo. Las distribuciones de Linux utilizan el kernel de Linux para funcionar. Ginux, por otro lado, tiene su propia forma de gestionarlo todo. No depende del kernel original, aunque intenta ser compatible con los programas que funcionan en Linux.

Es más, Kurtzer ha conseguido que algunos programas puedan ejecutarse sin tener que modificarlos para Ginux. Para ello, el proyecto viene con compatibilidad con la interfaz que utilizan los programas de Linux para comunicarse con el kernel.

¿Cómo ha conseguido crear tanto código en solo 11 días?

La inteligencia artificial ha sido su gran aliada. Según ha explicado Kurtzer, utilizó OpenAI Codex con el modelo GPT-5.6 Sol para crear Ginux durante esos 11 días.

El agente de IA se encargaba de escribir parte del código, realizar pruebas, intentar arrancar el sistema, ver si había errores y darle a Kurtzer correcciones. Después volvía a probar el resultado y repetía el proceso hasta ver realmente que todo funcionaba.

Pero lo cierto es que no fue tan sencillo como escribir un prompt sencillo y dejar que el chatbot hiciera todo el trabajo.

Kurtzer decidió cómo debía estar construido el sistema, qué objetivos tenía que cumplir y cómo comprobar que cada parte funcionaba. También preparó documentación para que la IA siguiera el diseño que este tenía en mente y no empezara a resolver cada problema de una forma distinta.

Básicamente, la inteligencia artificial hizo gran parte del trabajo de programación, pero una persona con la experiencia de este hacía falta para dirigirla y comprobar sus resultados. De ahí que el resultado haya tenido tanto éxito.

El propio Kurtzer ha puesto nombre a esta forma de trabajar: Human-Directed Agentic Engineering, algo así como ingeniería con agentes de IA dirigida por personas.

"Ginux es un prototipo de investigación, no un núcleo de producción ni un sustituto de Linux. La principal conclusión es que la IA puede generar software de sistemas complejos, pero la compatibilidad, la seguridad, el soporte de hardware, los estándares, la comunidad y el mantenimiento a largo plazo siguen siendo los principales obstáculos", comenta.

Eso sí, por ahora, Ginux funciona en máquinas virtuales con QEMU. Todavía no cuenta con soporte para ordenadores y no tiene compatibilidad con componentes como las tarjetas gráficas y las unidades NVMe.

Por el momento, aunque probablemente no se demore demasiado, no es un sistema que puedas instalar en tu ordenador. Es un proyecto experimental.

Ahora, en vez de estar pegados a escribir líneas y líneas de código, los desarrolladores pueden pasar a ser gestores, diseñadores de proyectos y supervisores de la calidad del código que generan las máquinas.

El problema viene poco tiempo después, cuando algunas empresas empiezan a pensar que, gracias a la IA, ya no hacen falta tantos programadores o que cualquiera puede desarrollar software sin tener conocimientos. Y ahí es donde Brais Moure, conocido en redes como MoureDev, interviene para poner los puntos sobre las íes.

En un vídeo publicado en TikTok, el experto en programación critica esta moda y considera que el vibe coding se está convirtiendo en una excusa para recortar equipos. "El vibe coding es una porquería para el sector profesional del desarrollo de software".

El enorme mito de que la IA en programación te ahorra tiempo

La IA puede crear una herramienta en muy poco tiempo. Le pides que añada un botón, que prepare algo en concreto o que monte una página web y, en muchos casos, lo consigue. Lo cierto es que, la mayor parte de las veces, todo funciona perfectamente.

El problema viene cuando, teniendo en cuenta que la inteligencia artificial también se equivoca, comete un error del que tú no tienes ni idea. Ya ni hablemos de fallos de seguridad o incluso de la posibilidad de que se quede obsoleta y toque hacer algún cambio en una parte del código.

En el sector del desarrollo no basta con conseguir que algo funcione una vez. También hay que asegurarse de que sea seguro, que no dé errores y que se pueda modificar sin tener que rehacerlo todo.

Para muchos es una revolución que les permite ser mucho más productivos y creativos, pero no todo el mundo está convencido. Algunos programadores con muchos años a las espaldas ven en el vibe coding un riesgo, porque la IA no siempre entiende bien lo que se le pide y puede generar resultados inconsistentes.

Además, si los desarrolladores se apoyan demasiado en la IA sin entender el código que esta genera, al final van a perder o ni siquiera van a desarrollar habilidades fundamentales. El resultado final puede ser una gran cantidad de código difícil de mantener y lleno de errores.

Al final, la IA debe ser una herramienta para complementar el trabajo humano, no para sustituirlo. El programador debe estar en el asiento del conductor, entender el código y tomar decisiones.

Entonces, ¿usar IA para programar es malo?

La respuesta es que no. No se puede negar lo útil que es en el día a día de los programadores. Pero todo, como siempre, con cabeza. Es cierto que incluso puede ayudar a quienes están aprendiendo a programar, siempre que no se limiten a copiar y pegar.

El problema no es utilizar IA, sino depender completamente de ella sin saber qué estás haciendo. Y esto, por supuesto, también involucra a las propias empresas.

Si una compañía ve que la IA permite generar código más deprisa, puede pensar que necesita menos desarrolladores. Pero escribir código es solo una parte del trabajo de un programador. También hay que entender qué necesita el cliente, decidir cómo crear lo que piden, comprobar que todo funciona y solucionar los problemas que vayan llegando.

El problema no es únicamente que informara del error a través del programa de recompensas de HackerOne, sino que también ha generado críticas sobre los recientes proyectos como PS5-Linux y modificaciones justo antes del lanzamiento de GTA 6. Ahora que la inteligencia artificial también está haciendo que estudios cancelen pruebas anticipadas, el hecho de que los hackers estén aprovechando vulnerabilidades surge una nueva preocupación.

Lo que para algunos es una decisión perfectamente legítima y profesional, para otros supone el cierre prematuro de una oportunidad que podría haber cambiado el futuro de la escena homebrew de la empresa japonesa.

¿Por qué la comunidad de PS5 está enfadada con el investigador que cobró la recompensa sobre la vulnerabilidad?

Microsoft ya ha prohibido la emulación en Xbox Series X y S, pero en cuanto a emulación PS5, las cosas parecen que se están saliendo de control porque está afectando de muchas maneras a la compañía japonesa.

El origen del conflicto se encuentra en un error de hipervisor que afectaba a versiones del firmware de PS5 comprendidas entre las versiones 13.60 y 14.10. Este tipo de vulnerabilidades son especialmente valiosas porque pueden abrir la puerta a la ejecución de código con privilegios elevados, permitiendo investigaciones más profundas sobre el sistema e incluso el arranque de Linux en hardware que originalmente no fue diseñado para ello.

Jordy descubrió el problema y decidió reportarlo a Sony mediante HackerOne, obteniendo una recompensa de 50.000 dólares (aproximadamente 45.000 euros), una práctica completamente habitual dentro de los programas de divulgación responsable de vulnerabilidades.

Sin embargo, el conocido investigador de seguridad Andy Nguyen, más conocido en internet como theflow0, ya había localizado el mismo fallo tiempo atrás y, según se ha explicado públicamente, pretendía mantenerlo sin divulgar durante más tiempo.

Su objetivo era facilitar el desarrollo del proyecto Linux para PS5 y conservar una ventana de oportunidad que permitiera a los usuarios actualizar la consola para jugar GTA 6 y seguir aprovechando el exploit.

Tras conocerse que el error había sido comunicado a Sony, Nguyen anunció su salida de la escena de PS5 y la paralización de sus trabajos relacionados con Linux para la consola. Entre sus declaraciones más comentadas destacó la frase: "Me estoy alejando de la escena de PS5 y deteniendo todo mi trabajo en PS5 Linux".

La situación se volvió todavía más tensa cuando Jordy confirmó a IGN que había utilizado herramientas de inteligencia artificial generativa durante la investigación que terminó conduciendo al hallazgo. Según su versión, otros investigadores también estaban acercándose al mismo descubrimiento mediante sistemas basados en modelos de lenguaje.

"Si yo y otra persona podemos encontrarlo con LLM, también puede hacerlo otra persona", fue lo que dijo, explicando que priorizó un beneficio inmediato sobre un proyecto que podía beneficiar a miles de usuarios interesados en el desarrollo alternativo para PS5.

Cómo el parche de Sony complica el sueño de tener Linux y GTA 6 en la misma PS5

Más allá del enfrentamiento personal entre investigadores, la consecuencia práctica afecta directamente a quienes esperaban utilizar Linux en PS5. Diversos miembros de la escena homebrew defendían una estrategia que habría permitido mantener una consola actualizada para acceder a PlayStation Network y comprar GTA 6 legalmente, sin perder al mismo tiempo la posibilidad de ejecutar Linux mediante un exploit todavía sin corregir.

La idea consistía en aprovechar una vulnerabilidad presente en el firmware requerido por el esperado juego de Rockstar Games antes de que Sony lanzara un parche definitivo. El creador de Kaishaku, conocido como madwax0r, explicó a IGN que muchos usuarios no buscaban piratear juegos, sino disponer de una especie de doble uso para la consola.

Sin embargo, para muchos, la actualización de Sony les obliga hoy a elegir entre mantener una PS5 preparada para futuras investigaciones con Linux o actualizarla para disfrutar plenamente de GTA 6 cuando llegue el momento.

Si bien es cierto que a nivel de diseño no estamos ante una gran revolución, la magia sucede en el interior. Los de Cupertino prometen más potencia, un mejor rendimiento en juegos y más velocidad a la hora de usar aplicaciones potentes.

Por fuera, vas a encontrarte más de lo mismo. Tiene una pantalla Retina 4,5K de 24 pulgadas y un brillo de 500 nits. Por otro lado, mantiene también los siete colores que ya conoces: azul, verde, rosa, amarillo, púrpura, naranja y plata.

Pero, como no podría ser de otra forma, la inteligencia artificial forma parte de esta versión mejorada. El nuevo iMac está preparado para usar desde el primer minuto las funciones de Apple Intelligence y la nueva Siri AI, además de ejecutar algunos modelos de IA directamente en el ordenador.

El nuevo chip M6 hace que el iMac sea mucho más potente

La gran novedad está en este chip. El nuevo iMac lleva el M6, que puede configurarse con una CPU de hasta 12 núcleos y una GPU de hasta 12 núcleos. Básicamente, cuenta con más capacidad para hacer varias cosas a la vez y mover aplicaciones que necesitan mucha potencia.

Apple asegura que el nuevo equipo puede ejecutar varias tareas en Microsoft Excel hasta 2,5 veces más rápido que el iMac con M1. Frente al modelo con M4, la mejora puede llegar a ser del 50% en esas mismas tareas.

En edición de fotos, la diferencia también se va a notar. Según Apple, el rendimiento con aplicaciones como Affinity puede llegar a duplicar el del iMac con M4.

Y en cuanto al mundo gaming, este chip mejora el rendimiento gráfico y, según la marca, puede ofrecer hasta el doble de rendimiento en juegos con trazado de rayos frente al modelo anterior con M4.

La inteligencia artificial como gran reina en el iMac con M6 y Siri AI una de sus protagonistas

Como era de esperar, Apple busca ir más allá con su iMac y qué mejor que la IA para dar este paso. El chip viene con aceleradores para estas tareas y un Neural Engine de 16 núcleos, encargado de procesar operaciones con IA.

Por otro lado, los de Cupertino aseguran que el rendimiento en algunas tareas de inteligencia artificial puede ser hasta cinco veces superior al del iMac con M4 y hasta 12 veces mayor que el del modelo con M1.

Y, siguiendo el hilo de la privacidad, cuando una herramienta de IA funciona directamente en el Mac, no necesita enviar toda la información a un servidor externo. Todo funciona de forma interna y segura.

Por otro lado, este renovado iMac viene con macOS 27, la versión del sistema operativo de Apple que incluye ya nuevas funciones de Apple Intelligence y Siri AI.

En pocas palabras, aquí la idea es que este asistente no te sirva solo para responderte preguntas sencillas o configurar tus alarmas. Esto va más allá. Apple quiere que puedas hablar con ella de forma más natural, pedirle ayuda con tus tareas y encontrar información sin tener que buscarla en las aplicaciones.

Por ejemplo, Siri podrá ayudarte a encontrar información entre tus mensajes, correos electrónicos y fotografías. También podrá hacer algunas tareas en aplicaciones.

Pero eso no es todo, porque también aterriza la inteligencia visual, que permite hacer preguntas sobre lo que aparece en pantalla. Eso sí, tienes que tener en cuenta que no todas las funciones de IA están disponibles en todos los países ni en todos los idiomas.

¿Cuánto cuesta el nuevo iMac con M6?

El nuevo iMac se podrá reservar desde el 28 de octubre en España. Las primeras unidades llegarán a los usuarios y a las tiendas el 6 de noviembre.

Estos son los precios anunciados por Apple:

iMac con CPU de 10 núcleos y GPU de 10 núcleos: 1.819 euros.

iMac con CPU de 12 núcleos y GPU de 12 núcleos: 2.019 euros.

Modelo básico para educación: 1.759 euros.

Modelo más potente para educación: 1.899 euros.

Apple Creator Studio añade nuevas herramientas de IA

Por último, pero no por ello menos importante, Apple también ha anunciado una actualización de Apple Creator Studio. Tal y como han anunciado, todas las novedades llegarán gratis para los suscriptores actuales en noviembre e incluyen nuevas funciones de inteligencia artificial y más herramientas creativas.

Por ejemplo, en Final Cut Pro, podrán acceder a todo tipo de efectos, títulos, transiciones y plantillas de MotionVFX, además de una biblioteca de vídeos e imágenes de archivo. También podrán enviar imágenes directamente a Pixelmator Pro.

Precisamente, Pixelmator Pro viene con Generate Fill, una herramienta que permite cambiar partes de una fotografía describiendo con tus propias palabras lo que quieres añadir o cambiar.

Pero eso no es todo, porque las funciones de IA llegan también a Keynote, Pages y Numbers, y te podrán ayudar a preparar presentaciones, redactar textos y organizar datos. Apple Creator Studio cuesta 12,99 euros al mes o 129 euros al año, aunque los estudiantes universitarios y profesores pueden acceder a una tarifa de 2,99 euros al mes o 29 euros al año.

Lo cierto es que tú, ahora mismo, puedes pedirle a chatbots especializados como Claude y otros tantos que creen una app con determinadas características y, más o menos, y sin tener ni idea de programar, puedes sacar algo interesante.

No es que sea el fin de los programadores, ya que su figura sigue siendo (y casi ahora más que nunca) vital para el desarrollo de calidad.

Al final, conseguir un programa que funcione no significa necesariamente que sepas programar. Y ese es uno de los puntos de los que habla Brais Moure, programador y divulgador, en un vídeo publicado en TikTok.

La IA lo hace más fácil, pero también te puede poner las cosas difíciles

La inteligencia artificial puede ayudarte mucho cuando estás aprendiendo. Si no entiendes una parte del código, puedes pedirle que te la explique. Si te aparece un error, puedes enseñárselo para que te ayude a encontrar el problema. Incluso puedes utilizarla para crear tus primeros proyectos.

Todo esto está muy bien. El problema llega cuando empiezas a depender de ella para todo. En pocas palabras, parece casi magia, pero, en realidad, no tienes ni idea de lo que ha generado.

Además, quizá mañana quieras añadir una función nueva y deje de funcionar otra parte del programa. O aparezca un error que la IA no consiga solucionar a la primera. Si no entiendes el código, te puedes quedar bloqueado sin saber por dónde empezar.

Por eso, y tal y como ya ha explicado en varias ocasiones el experto, utilizar la inteligencia artificial no debería significar dejar de aprender programación. Al contrario, puede ser una buena ayuda para avanzar más rápido, siempre que también te esfuerces en entender lo que estás haciendo.

"Creo que ahora mismo hay un reto muy importante y es que de verdad nos tenemos que poner las pilas"

Sin duda, el experto recalca que la educación de todos estos jóvenes es vital y, por lo tanto, la formación en IA debe estar en primer plano.

Y es que son estos perfiles los que realmente más en peligro están. Están empezando su carrera y todavía necesitan experiencia, pero muchas de las tareas que antes servían para aprender ahora pueden automatizarse, al menos en parte.

Antes, un desarrollador novato podía empezar con pequeños cambios en una aplicación, corregir errores fáciles o escribir funciones sin mucha complejidad. Al hacerlo, iba aprendiendo.

Ahora, parte de esas tareas se pueden resolver con ayuda de la IA y no, la respuesta no debería ser dejar de utilizarlas. Lo importante es enseñar a los estudiantes a sacarles partido sin perder la capacidad de pensar por sí mismos.

¿La inteligencia artificial va a acabar con los programadores junior?

Sin duda, es la pregunta del millón para todos aquellos que quieren dedicarse al desarrollo de software. Algunas tareas que antes se encargaban a los perfiles más jóvenes ahora pueden hacerse con ayuda de la IA, y eso puede cambiar la forma en la que las empresas contratan.

Pero de ahí a asegurar que los programadores junior van a desaparecer hay un abismo. Simplemente, los requisitos han cambiado y de ahí que sea tan importante la formación en las universidades.

Las empresas comienzan a valorar otras capacidades, además de saber escribir código. Entender un proyecto, detectar errores, tomar buenas decisiones y utilizar la IA con criterio son los nuevos must del programador.

De ahí que el consejo de Brais Moure sea tan claro: toca ponerse las pilas y tomarse en serio el aprendizaje. La IA puede hacer parte de tu trabajo, pero necesitas saber qué le estás pidiendo, comprobar si lo ha hecho bien y corregirla cuando se equivoque.

En este último se encuentra un desarrollador que lleva casi diez años trabajando en el sector y que ha contado cómo se encuentra en Reddit. Está preocupado por lo que pueda pasar con su profesión y pone sobre la mesa la idea de dejar la programación para dedicarse al campo.

"Todo avanza más rápido de lo que el cerebro humano puede procesar. Por primera vez en mi vida, estoy considerando seriamente dedicarme a la agricultura o cultivar mis propios alimentos. Siento de verdad que en 5 o 10 años no quedarán muchos trabajos de verdad", comenta.

"Hace apenas un año, decía: 'Claro, la IA puede escribir código, pero no puede diseñar sistemas. Todavía se necesita un ingeniero o arquitecto sénior para supervisarlo todo". Ya no digo eso", añade.

"Ahora puede diseñar sistemas. Y en muchos casos, lo hace mejor que nosotros. A veces siento que estamos construyendo activamente lo que nos va a dejar obsoletos. Simplemente estoy cansado", finaliza.

¿Seguirá teniendo sentido programar dentro de cinco o diez años?

Lo cierto es que, lejos de reducir el número de empleos, todo apunta a que la programación está creciendo y que la demanda de profesionales en este sector no solo se mantiene, sino que aumenta en muchos casos.

En universidades como la de Washington, expertos en informática han querido calmar a los estudiantes. Su mensaje es que la IA no está eliminando el trabajo de los programadores, sino cambiando la forma en la que trabajan.

Tal y como comentar, cuando la tecnología permite hacer más cosas en menos tiempo, las empresas no reducen equipos, sino que producen más. Y eso, al final, necesita todavía más manos para gestionarlo.

A día de hoy, la IA ya no es solo una herramienta que usan los empleados y se ha convertido en el centro de todo el proceso laboral.

Desde la creación de contenido hasta la atención al cliente, pasando por la gestión de proyectos y el análisis de datos, esta tecnología ya está presente en cada etapa y es capaz de sacar el trabajo de una forma bastante solvente.

El problema es cómo afecta esto a los trabajadores. Para empezar, el uso de la IA se ha convertido en un criterio de evaluación. Ya no basta con tener un buen currículum o años de experiencia; ahora hay que demostrar que sabes trabajar con la inteligencia artificial, que sabes comprobar resultados y que eres capaz de usarla en tu día a día, aprovechándola al máximo.

Algunos usuarios le recomiendan parar y tomarse un descanso

Teniendo en cuenta esta dura publicación, muchos usuarios le han respondido tratando de poner un poco de calma. Algunos entienden su preocupación, mientras que otros creen que está tan agotado que necesita desconectar.

Uno de ellos le recomienda tomarse unos días libres, incluso una semana si puede permitírselo. Según explica, trabajar con inteligencia artificial también puede cansar mucho porque obliga a tomar decisiones todo el tiempo.

Al final, que una IA genere código en unos segundos no significa que tú puedas estar sin hacer nada. Tienes que revisar lo que ha hecho, comprobar que funciona, ver posibles errores y decidir si lo que ha generado es útil.

Muchos comentarios se centran en una idea vital que parece que muchas veces se olvida: generar código es solo una parte de todo el trabajo que hay detrás de un programa.

Un programador con 40 años de experiencia tiene otra visión

"Llevo 40 años en el desarrollo de software. Veo esto como un nuevo cambio de rumbo y una aceleración. Experimentamos un aumento similar en la productividad cuando la World Wide Web empezó a crecer. De nuevo con el auge de las puntocom. Es otro ciclo y solo necesitamos aprender a adaptarnos", comenta.

"La IA no va a innovar por ti, pero se encargará fácilmente del trabajo rutinario de conectar API, generar recolectores y consolidar datos. Solo necesitas saber qué quieres, refactorizar ocasionalmente y hacer las preguntas correctas", añade.

Para este, pese a los años que lleva trabajando en el sector, la inteligencia artificial también tiene una parte emocionante. Las herramientas permiten hacer cosas que antes llevaban mucho más tiempo.

La diferencia, claramente, está en cómo vive cada persona este cambio enorme. Queda claro que, mientras algunos ven nuevas posibilidades para trabajar mejor, otros están totalmente saturados por tener que aprender a contrarreloj.

Recientemente, se ha acelerado el lanzamiento de actualizaciones de firmware y algunos títulos físicos recientes ya exigen versiones concretas del sistema para poder funcionar. Sin embargo, estas mismas decisiones están generando problemas en los equipos de jugadores que utilizan sus copias físicas de forma completamente legítima y que, por cualquier motivo, prefieren no actualizar el sistema constantemente.

Las críticas no tardan en aparecer en redes sociales, donde algunos usuarios consideran que Sony está trasladando las consecuencias de su batalla contra la piratería al público que compra juegos de forma legal.

¿Por qué las nuevas exigencias de firmware de PS5 están generando tanta polémica?

Algunos juegos físicos lanzados recientemente requieren que tengas instalada una versión específica y actualizada del firmware para poder ejecutarlos en la consola. De lo contrario, se genera un error y esto, aunque ha sido algo habitual desde las generaciones anteriores, en PS5 estos problemas han aumentado considerablemente durante los últimos meses.

Sony ha publicado diversas revisiones del software del sistema coincidiendo con la aparición de nuevos métodos de jailbreak y de investigaciones que exploran posibles vulnerabilidades de la consola, como el conocido proyecto PS5-Linux.

Muchos jugadores consideran que están siendo castigados por una situación que no han provocado. El malestar se refleja en mensajes especialmente duros publicados en X, donde pueden encontrarse comentarios acusando a la compañía de imponer más restricciones a clientes que en realidad son legítimos y no tienen nada que ver con esta situación.

Entre las reacciones más virales aparecen frases como: "Y Sony todavía se pregunta por qué la gente los odia ahora" o "No odiamos lo suficiente a esta empresa".

Todas las consolas modernas han recurrido a este método desde la era de PS3, Xbox 360 y sus sucesoras, pero en esta consola más reciente de la empresa japonesa, se ha vuelto una molestia. Las críticas apuntan a que se les está saliendo de las manos.

Cuando un disco incluye una versión más reciente del firmware, la propia actualización puede instalarse desde el Blu-ray sin necesidad de conectar la consola a Internet. Sony también ofrece descargas manuales del software del sistema a través de su página oficial para quienes prefieren realizar el proceso mediante una unidad USB.

Cada vulnerabilidad descubierta puede abrir la puerta a software no autorizado, modificaciones del sistema o incluso formas de distribución ilegal de contenidos. Por esto mismo es que se toman estas medidas drásticas.

Sin embargo, el verdadero problema surge cuando las contramedidas afectan indirectamente a consumidores que no participan en ninguna práctica ilícita. Parte de la comunidad interpreta que la compañía está endureciendo progresivamente el uso de una consola, aunque no hay indicios de que esta polémica esté perjudicando seriamente a las ventas de PS5.

La consecuencia más probable es que las actualizaciones de firmware continúen llegando con frecuencia. Evidentemente, es necesario e incluso, a pesar de que millones estén en desacuerdo, existe una parte de los gamers que apoya estas medidas por el simple hecho de proteger la plataforma.

Los moderadores han anunciado nuevas reglas que dejan fuera los proyectos relacionados con esta tecnología. Es decir, no quieren que se publiquen herramientas creadas con ayuda de IA ni programas pensados para utilizar esta tecnología.

Hasta aquí, desde luego, unos estarán de acuerdo y otros no, pero cuidado porque hay más. Hay otros dos requisitos que también han levantado ampollas: los proyectos deben tener al menos un año de antigüedad y contar con varios colaboradores. Además, la persona que los publique tiene que hablar inglés.

Y, como era de esperar, este cierre hermético y aparente protección al sector de los programadores no ha sentado muy bien, sobre todo teniendo en cuenta que hablamos de código abierto.

r/opensource dice que no quiere más proyectos con IA

El 24 de octubre, los moderadores de r/opensource publicaron un mensaje anunciando los cambios. El título ya dejaba bastante clara su postura: "Your tokens aren’t valuable: No more AI", que viene a decir algo así como que sus tokens no valen nada y que se acabó la IA.

Consideran que la inteligencia artificial, tal y como funciona actualmente, no encaja con la comunidad.

Por eso, han decidido que no se puedan publicar proyectos creados con ayuda de IA ni herramientas que estén pensadas para utilizarla. La prohibición no se queda solo, por tanto, en compartir código generado por ChatGPT o cualquier otro chatbot. También afecta a los programas cuyo objetivo sea trabajar con inteligencia artificial.

El problema es que muchos usuarios no están de acuerdo con mezclar ambas cosas. Para ellos, que un desarrollador utilice IA para crear un programa no significa que ese programa deje de ser de código abierto.

Al final, lo importante es si puedes ver su código, utilizarlo, modificarlo y compartirlo según las condiciones de su licencia. Un programa puede cumplir todos esos requisitos aunque su creador haya utilizado una herramienta de IA durante el desarrollo.

Y también puede ocurrir lo contrario: que un programa no utilice inteligencia artificial y, aun así, no sea de código abierto.

Por eso, una parte de la comunidad cree que los moderadores están mezclando dos temas diferentes: si la IA es buena o mala para los desarrolladores y qué condiciones debe cumplir un programa para considerarse de código abierto.

"¿Supongo que Linux ya no está permitido aquí?"

Teniendo en cuenta el camino que está siguiendo Linux en estos últimos meses, un usuario ha publicado esta frase en modo de duda. Al final, si se prohíbe cualquier proyecto que haya contado con ayuda de estas herramientas, algunos usuarios quieren saber si esa regla podría acabar afectando incluso a proyectos como el kernel de Linux.

Pero esto no acaba aquí, porque, a partir de ahora, los proyectos que se publiquen en r/opensource deben tener al menos un año de antigüedad y contar con varios colaboradores.

Esto significa que un programa nuevo no puede compartirse en el foro, aunque funcione bien. Y tampoco puede hacerlo un proyecto que lleve años en marcha si su único desarrollador es la persona que lo publica.

Uno de los usuarios afectados por esta norma ha comentado que su proyecto llevaba nueve años activo, tenía más de 300 estrellas en GitHub y había servido para resolver una enorme cantidad de problemas. Sin embargo, como era su único colaborador, ya no podría publicarlo en el subreddit.

Y, por último, está el tema del inglés. A partir de ahora es obligatorio hablar este idioma si quieres publicar un proyecto.

El problema de nuevo es la barrera que pones. Una persona puede desarrollar un programa perfecto, compartir su código y explicar cómo funciona sin saber perfectamente inglés. También puede escribir primero en su idioma y utilizar una herramienta de traducción. Sin embargo, nada de esto está permitido.

Con todo esto, y por ahora, parece que todas estas normas siguen en pie. Los moderadores mantienen su postura y, aunque parece que hay espacio para el debate, no tiene pinta de que nada de esto vaya a cambiar, al menos por ahora.

Y esto no significa otra cosa más que la inteligencia artificial sigue siendo uno de los grandes pilares a la hora de mejorar este sistema operativo.

Por ejemplo, los desarrolladores han corregido errores que podían aparecer cuando varias partes del sistema intentaban utilizar el mismo recurso al mismo tiempo.

También han solucionado un problema con la memoria en la reproducción de audio comprimido y otros errores que había en JACK, una herramienta muy usada para trabajar con sonido y música en Linux.

Por otro lado, y en el caso de AMD, se va a añadir soporte para las tecnologías ACP 7.0 y 7.F, además de compatibilidad con SoundWire. Todo esto parece que llegará a futuras plataformas Ryzen con arquitectura Zen 6.

Intel, por su lado, también tendrá mejoras a la hora de reproducir audio comprimido mediante SOF IPC4 en equipos con procesadores Tiger Lake y generaciones posteriores. Además, habrá ajustes concretos para portátiles de Lenovo, ASUS, HP, Acer, HONOR y MSI.

La inteligencia artificial ya está ayudando a programar Linux

Y, sin duda, el gran protagonista de todos estos cambios, el que realmente está acelerando una mejora en todos los aspectos de Linux, es la inteligencia artificial.

Estas herramientas ya se están usando en masa, aunque de forma controlada, para analizar código, proponer cambios y ayudar a encontrar errores que llevan años escondidos. También la están usando para crear parches, es decir, cambios del código que sirven para corregir un fallo. Como ves, forma parte de todo el proceso.

El problema es que generar código no es lo mismo que hacer un buen cambio en Linux. Cada parte que se toca tiene que seguir las normas del proyecto y comprobarse para evitar que termine dando pie a otros errores.

Por eso, los desarrolladores no pueden limitarse a aceptar todo lo que propone una IA. Tienen que revisar el resultado y comprobar que realmente soluciona el problema.

Y aquí es donde Linux está viviendo un pequeño gran problema. No todos esos resultados son útiles. Las herramientas de IA no siempre entienden el contexto completo del sistema, y muchas veces señalan posibles errores que en realidad no afectan a nadie o que ni siquiera son verdaderos problemas.

Aun así, esos avisos llegan a los desarrolladores como si fueran importantes. Y aquí es donde empieza el caos de verdad.

Por otro lado, cada vez hay más personas sin tanta experiencia que directamente usan herramientas de inteligencia artificial o programas automáticos para analizar el código y buscar fallos. Sobre el papel, esto debería ser positivo, pero lo cierto es que la realidad dista bastante de esto.

Linux se plantea cambiar las reglas para el uso de la IA

Sin embargo, y aunque en un inicio se estableció la norma de etiquetar cualquier trabajo en Linux hecho con IA, parece que ahora las cosas han cambiado (o al menos algunos desarrolladores quieren que cambien).

Contextualizando, hasta ahora, los desarrolladores tenían que incluir una etiqueta llamada Assisted-by: para dejar constancia de esa ayuda. La idea era que quienes revisan el código supieran cuándo había participado una herramienta de IA.

Todo esto se basa en la transparencia, en dejar constancia de que algo cuenta con la ayuda de la IA para que los revisores puedan tenerlo en cuenta y nadie se agencie trabajo que no es 100% suyo.

El problema es que los principales responsables del desarrollo de Linux están estudiando eliminar esa obligación. El cambio plantea eliminar la etiqueta, después de que, según lo que se ha publicado, los responsables del proyecto alcanzaran un consenso para dejar de exigirla durante la Linux Maintainers Summit celebrada en Praga.

Creen que exigir una etiqueta específica ya no tiene demasiado sentido. El problema es que Linus Torvalds ha defendido a capa y espada que, aunque estas herramientas pueden ser útiles, es necesario conocer la fuente de cara a una revisión o un posible cambio.

Para los que quieren eliminarla, argumentan que no siempre es fácil establecer hasta qué punto una IA ha contribuido a un cambio: puede haber generado una parte del código, sugerido una solución, ayudado a encontrar un error o participado en las pruebas.

Para ellos, el debate ahora está en si una etiqueta obligatoria sigue siendo la mejor forma de acreditar su participación en un proyecto como el kernel de Linux. Por ahora, comentar que todo está en el aire y, por el momento, no hay algo fijo.

Linus Torvalds, creador de Linux, por su lado, ha defendido que es importante saber de dónde salen los cambios y que utilizar IA no debe servir como excusa para enviar código sin revisar. Eso sí, tampoco se opone a estas herramientas, ya que él mismo las ha utilizado para trabajar con el kernel.

El proyecto forma parte de una estrategia de Bradon Thomas, un desarrollador con más de 15 años de experiencia en la industria y con más de una década de especialización en el lenguaje de programación Rust, uno de los más populares de los últimos tiempos.

Bajo el lema "software is over" ("el software se ha terminado", según su traducción al español), este desarrollador ha montado una plataforma totalmente relacionada con las nuevas posibilidades de la IA y como opción directa al entorno de la suite de Adobe Creative Cloud.

Para facilitar todo el trabajo y cumplir con una interfaz adaptada a los nuevos tiempos, Thomas decidió utilizar agentes paralelos sobre el modelo de inteligencia artificial de Claude Opus 5.5, con el objetivo de construir todo el código desde cero basándose en las aplicaciones más emblemáticas del diseño profesional, como son las de Adobe.

Así funciona la suite de ArtCraft, un clon de código abierto de Adobe

El proyecto de AirCraft, aunque depende de Thomas, está directamente gestionado por una empresa tecnológica independiente que promueve modelos de IA para generar prácticamente lo que haría un estudio cinematográfico o creativo de primer nivel.

Fruto de ello ya supera los 5 millones de dólares en ingresos anuales mediante la venta de tokens, los créditos propios de los modelos de IA, para sus modelos de imagen y de vídeo. Además de que existe una suite completa para plataformas de escritorio.

La idea es que todas estas aplicaciones continúen siendo totalmente gratuitas con el paso del tiempo, de código abierto y, además, inmunes a los procesos de privatización que se han visto en otros proyectos durante los últimos años, algo habitual en el sector privado tecnológico.

De esta forma, puedes encontrar básicamente toda la suite de Adobe, pero de una forma que le confiere aspecto propio a ArtCraft. Todo con la premisa de conseguir que no se consumo una gran cantidad de recursos de la memoria –algo ventajoso del lenguaje de programación Rust– y con ejecutables hasta 100 veces más pequeños que en sus rivales comerciales directos.

En primer lugar, aparece PhotoCraft como reemplazo a Adobe Phothshop, que permite edición por capas, retocado rasterizado e incluso 625 comando de menú funcionales.

Un paso más allá cualquier usuario puede usar VectorCraft como alternativa a Adobe Illustraton para ilustración vectorial, curvas Bézier, exportación a SVG y EPS, además de complementación con numerosas tipografías.

En tercer lugar, para los usuarios que estén acostumbrado a la edición de vídeo profesional con Adobe Premiere Pro aparece como opción FilmCraft, que funciona para el montaje no lineal de vídeo, permite la adición multipista y además cuenta con aceleración GPU.

En esta misma dirección y como complemento aparece MotionCraft, que suple la necesidad de usar Adobe After Effects para los efectos especiales de sonido, con composición VFX, animación de gráficos en movimiento y fotogramas clave.

Además de esto, para los maquetadores profesionales que hayan utilizado desde siempre Adobe InDesign está disponible LayoutCraft, una herramienta que permite la maquetación editorial, el acceso a retículas complejas de revistas, etc., así como la preparación especializada para la imprenta.

Entre los últimos puestos, pero no menos importantes, aparece DocCraft, que es una alternativa para Adobe Acrobat Pro, quizá la más conocida por el común de los usuarios de Adobe, ya que sirve para la edición y la manipulación de documentos en formato PDF, diferentes formularios, además de acceso a la firma digital.

Como puedes ver, las posibilidades son prácticamente infinitas y no tienen nada que envidiar a una suite que sea puramente de pago, como puede ser la de Adobe o cualquier otra con sistema propietarios.

Ahora bien, has de tener en cuenta que al ser de código abierto mejora considerablemente cada semana que pasa y cuanta más gente use el servicio, más aún al conocer que ha sido desarrollado gracias al despliegue controlado de hasta 8 agentes autónomos de inteligencia artificial con el modelo Claude Opus 5.5, el desarrollado por Anthropic.

A pesar de ello, se han realizado pruebas controladas por seres humanos, aunque la inteligencia artificial de agentes autónomos fue capaz de generar más de 250.000 líneas de código en lenguaje de programación Rust estructurado, además de una realización de más de 1.700 pruebas automatizadas sobre toda la aplicación.

Básicamente, este desarrollador ha conseguido ahorrar miles y miles de horas de trabajo que antes del avance imparable de la IA generativa habría sido imposible, con un ejemplo de que este tipo de suites de creación profesional no requieren de planes de suscripción que sobrepasan notablemente los ingresos más habituales de los creadores profesionales.

Si te interesa probar cualquier herramienta de ArtCraft, simplemente accede a su página web desde este enlace y elige la herramienta que mejor se adapte a lo que estás buscando: edición y creación de imágenes, creación y edición de vídeos, maquetación, edición de archivos, etc.

Tienes a tu disposición diferentes ejecutables también para los principales sistemas operativos, como Linux, macOS o Windows, así como arquitecturas que suelen ser poco comunes en el software comercial, como es FreeBSD.

A partir de aquí, notarás que todo es muy familiar si llegas desde otras aplicaciones propietarias como la de Adobe, ya que su interfaz es muy intuitiva, los atajos de teclado son prácticamente los mismos y los menús están distribuidos de la misma manera. Un entorno muy familiar al que sacar mucha ventaja y con el que ahorrar dinero.

Ahora ha comunicado la manera en la que la IA está influyendo en estos sistemas para observar cómo cambia la competencia entre Linux, macOS y Windows 11, especialmente ahora que hay proyectos relacionados con PS5-Linux, ZorinOS y propuestas del estilo que buscan atraer a nuevos usuarios. En medio de todo esto, surge una pregunta: ¿qué distribuciones Linux estarán realmente preparadas para seguir el ritmo de una evolución cada vez más rápida? Parece como si los asistentes virtuales consumieran todo a su paso y muchos no saben qué hacer en realidad.

La IA acelera el desarrollo de Linux y pone a prueba los modelos tradicionales

Después de que Linus Torvalds reconociera públicamente que utiliza inteligencia artificial para determinadas tareas de programación, toda la comunidad empezó a hacer debates en internet y es que, ante las diversas críticas que se han hecho en el sector de la informática, es normal que llame la atención este tipo de situaciones. El creador de Linux explicó anteriormente que emplea estas herramientas para "hacer las cosas en las que soy malo" y también destacó que la llamada programación asistida por IA puede ser una forma divertida y productiva de desarrollar software.

Más recientemente, incluso confirmó el uso de Claude Code en un cambio para el kernel de Linux, indicando que tanto el código como las pruebas iniciales y parte de la documentación fueron generados con asistencia de un modelo de lenguaje bajo su supervisión.

Para Jack Wallen, periodista y analista especializado en software libre de ZDNET, el verdadero cambio no radica solamente en escribir código más rápido. Herramientas que antes requerían largas auditorías ahora pueden revisar enormes cantidades de código en mucho menos tiempo, lo que incrementa el número de incidencias detectadas, como Claude o Codex.

La perspectiva del especialista coincide con otras predicciones del sector tecnológico, como la reciente visión de Elon Musk, quien sostiene que el desarrollo de software podría cambiar radicalmente en los próximos años y que la programación tradicional no se parecerá a la que conocemos hoy.

La cantidad de vulnerabilidades encontradas crecería más deprisa de lo que muchos equipos humanos pueden gestionar. No se trata de una crítica hacia los desarrolladores, sino de una consecuencia lógica de utilizar herramientas capaces de analizar enormes volúmenes de código en cuestión de minutos. Por lo tanto, debido a la misma implementación de los asistentes virtuales, tarde o temprano se requerirán de los mismos para mantener y administrar proyectos a gran escala.

Por qué Arch, Gentoo o Tumbleweed podrían adaptarse mejor a esta nueva etapa

La reflexión de Wallen se centra especialmente en las diferencias entre las distribuciones Linux tradicionales y las de lanzamiento continuo, conocidas como rolling release. Las primeras siguen calendarios definidos. Ubuntu, por ejemplo, publica nuevas versiones en abril y octubre, Fedora suele actualizarse cada seis meses y Debian mantiene ciclos mucho más largos

Las distribuciones rolling release funcionan de otra manera. En lugar de esperar una gran actualización cada cierto tiempo, incorporan continuamente las novedades que llegan desde los proyectos originales. Arch Linux, EndeavourOS, Manjaro, Gentoo u openSUSE Tumbleweed reciben nuevos paquetes, versiones de aplicaciones y actualizaciones del kernel conforme están disponibles. Por ese motivo, el sistema permanece permanentemente actualizado sin necesidad de migrar entre grandes versiones.

Wallen sostiene que, si la inteligencia artificial multiplica la velocidad a la que aparecen correcciones de seguridad, las distribuciones rolling release estarán en mejor posición para absorber ese flujo constante.

En distribuciones con varios lanzamientos activos, una misma corrección puede requerir modificaciones para funcionar en distintas ramas mantenidas simultáneamente. En cambio, proyectos como Arch Linux trabajan sobre una única línea de desarrollo, lo que simplifica la integración de cambios y reduce la carga para los mantenedores.

Esto no significa que Ubuntu, Debian o Fedora vayan a quedarse atrás de forma inmediata. Todas continúan distribuyendo actualizaciones de seguridad cuando se descubre una vulnerabilidad. Si ese escenario se consolida durante los próximos años, las distribuciones de actualización continua podrían encontrar más fácil seguir el ritmo del nuevo ciclo de desarrollo impulsado por la inteligencia artificial.

A continuación tienes la lista de los más recomendados al ser analizados tras pruebas en un PC con AMD Ryzen 3400G, 16 GB DDR4 (3200 MHz), Nvidia RTX A2000 6 GB y una unidad de arranque de 512 GB + unidad de juegos de 1 TB (ambas NVMe).

CachyOS

Es una distribución basada en Arch Linux que tiene un estilo bastante particular y destaca por sus diversas características que ofrecen una ganancia importante en rendimiento gaming.

Aquí te encuentras con funcionalidades como rolling release, repositorios personalizados, kernel optimizado y programadores scx. Según los datos revelados por MakeUseOf, en comparación con Windows 11, hay puntos de referencia destacados con respecto a varios títulos.

En el rendimiento de CachyOS, te encuentras DOOM (2016) con 149/101, Doom: The Dark Ages con 61/52, Batman Arkham Knight con 56/19 y especialmente Cyberpunk 2077 con 46,73/35,28, puntuaciones que llaman la atención porque lo hacen digno de servir para el gaming.

Nobara

Nobara Linux es conocida por ser una distribución inmutable y porque está basada en Fedora, otra de las populares en la actualidad. Su interfaz es agradable y recuerda un poco a Windows 10.

Aquí te encuentras con apps preinstaladas buenas para principiantes, instalación sencilla y otras ventajas que hacen que sea un SO realmente agradable.

En este caso no permitió obtener pruebas de rendimiento debido a fallos críticos y controladores desactualizados. Principalmente, por la tarjeta gráfica Nvidia, ya que el sistema solicitó ejecutar todo desde los gráficos integrados AMD Vega 11.

Bazzite

Al igual que la anterior, es inmutable y se basa en Fedora, pero lo curioso de ella es que se centra en un uso gaming. Para muchos suele ser una de las primeras opciones cuando se trata de la ejecución de videojuegos.

La razón por la que destaca en este sector se debe a que cuenta con soporte para controladores universales de Nvidia y AMD. Al mismo tiempo, ofrece un ecosistema de juegos completo out of the box al integrar herramientas como Proton-GE, Lutris, Heroic Games Launcher y EmuDeck para ejecutar títulos de otras tiendas o emuladores.

Esto hace que tenga una buena capacidad en pruebas de juegos como DOOM (2016) con 140/94, Doom: The Dark Ages con 57/42, Batman Arkham Knight con 57/24 y especialmente Cyberpunk 2077 con 37.02/27.75.

Garuda

Si has buscado alternativas como gamer, seguro que te has topado con Garuda Linux, una opción basada en Arch Linux que facilita muchas cosas. Aquí es posible realizar la instalación con Calamares e incluye el repositorio Chaotic-AUR junto con la vistosa interfaz Dr460nized.

Ofrece un rendimiento sólido y prácticamente idéntico al de CachyOS en las pruebas de juegos como DOOM (2016) con 145/100, Doom: The Dark Ages con 60/51, Batman Arkham Knight con 58/25 y Cyberpunk 2077 con 45/33.

PikaOS

PikaOS destaca por usar una base de Debian combinada con un kernel personalizado y paquetes seleccionados que lo mantienen actualizado.

Uno de los rendimientos más estables es en Batman Arkham Knight con 97/63 y DOOM (2016) con 170/79, pero hay que tener en cuenta también que requirió una configuración lenta y compleja y sufrió una caída considerable de FPS en Doom: The Dark Ages con 30/25.

Aunque el soporte para GPU de Nvidia sigue siendo variable en algunos juegos, los avances en Linux le permiten igualar o superar a Windows 11 en rendimiento.

Incluso hay otras alternativas que llaman la atención porque sirven para ofrecer una experiencia sin anuncios ni telemetría, con mayor privacidad y personalización. Un claro ejemplo de ello es Linux Mint y Ubuntu, que suelen ser las opciones más populares y equilibradas.

La integración de nuevas tecnologías avanza a tal ritmo que incluso el kernel de Linux ya usa IA para optimizar procesos internos y recursos del sistema. Por eso Julia Silge, científica de datos, destaca este famoso ecosistema tras ser conocido por ser versátil e intuitivo.

Ni C++ ni Rust logran frenar el dominio de Python en la adopción masiva y es por esto que muchos se ponen a pensar en el futuro de los desarrolladores junto a grandes proyectos.

Python conquista empresas, desarrolladores y científicos de datos

Python atraviesa uno de los momentos más sólidos de su historia. Según Julia Silge, científica de datos de Stack Overflow, el lenguaje "tiene todas las papeletas para ser considerado el lenguaje de programación principal de mayor crecimiento".

La experta explicó que Python se convirtió en el lenguaje más visitado dentro de la plataforma, una señal clara de su popularidad entre desarrolladores y profesionales de múltiples sectores.

Este crecimiento se observa en industrias tan variadas como la educación, la manufactura, las finanzas, la energía, la electrónica, la tecnología y los organismos gubernamentales.

De acuerdo con Silge, la expansión no muestra señales de desaceleración en ningún sector. La razón principal está relacionada con la creciente importancia de los datos dentro de las organizaciones.

Como señaló la especialista: "Las empresas comprenden que están generando todos estos datos todo el tiempo, y si capacitan a las personas internamente o contratan a personas que tienen estas habilidades, pueden usar esos datos para tomar mejores decisiones y pueden ayudar a sus negocios a prosperar".

La facilidad de aprendizaje también juega un papel determinante. Karen Panetta, miembro del IEEE y decana de Ingeniería de Posgrado en la Universidad de Tufts, destaca que Python ofrece una experiencia muy accesible incluso para quienes están dando sus primeros pasos en la programación.

Según explica el medio TechRepublic, su sintaxis resulta sencilla de interpretar y permite obtener resultados rápidamente con pocas líneas de código. Esta característica reduce considerablemente la barrera de entrada y facilita que nuevos profesionales se incorporen al mundo del desarrollo de software.

Inteligencia artificial, versatilidad y comunidad: las claves de su éxito

Uno de los mayores impulsores del crecimiento de Python es la expansión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en entornos empresariales.

Los datos de Stack Overflow muestran que el aumento de su uso está estrechamente vinculado al trabajo de científicos de datos y especialistas en machine learning. Julia Silge afirmó que los patrones de visitas relacionados con la ciencia de datos son una de las principales razones detrás del crecimiento tan acelerado del lenguaje.

El atractivo de Python también reside en su extraordinaria versatilidad. Kristen Sosulski, profesora asociada clínica de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York, señala que su amplio ecosistema de bibliotecas permite desarrollar sitios web, aplicaciones, modelos de datos y numerosos proyectos tecnológicos.

Silge coincide con esa visión y asegura que Python puede utilizarse para casi cualquier tarea, desde automatización de sistemas y DevOps hasta análisis avanzado de datos e inteligencia artificial.

Otro factor decisivo es la enorme comunidad que se ha formado alrededor del lenguaje. Python cuenta con miles de proyectos de código abierto, documentación abundante y espacios colaborativos donde desarrolladores de todos los niveles intercambian conocimientos.

Además, existen iniciativas dedicadas a promover una participación más diversa dentro del sector tecnológico. Un ejemplo destacado es PyLadies, una organización internacional que apoya a mujeres y minorías de género interesadas en aprender y desarrollar habilidades en Python.

Gracias a su comunidad activa, la disponibilidad de bibliotecas especializadas y su capacidad para adaptarse a sectores muy diferentes, sigue ganando protagonismo año tras año.

Entre la explosión de la inteligencia artificial, la necesidad creciente de analizar grandes volúmenes de datos y la búsqueda de herramientas accesibles para nuevos desarrolladores, Python mantiene una combinación difícil de igualar.

Realmente es porque se trata de un cambio que podría alterar la manera en que se evalúa el progreso de una blockchain y esto es justamente a lo que se refiere el experto Charles Hoskinson.

Charles Hoskinson cree que la IA ha eliminado la escasez de desarrolladores

El fundador de Cardano, Charles Hoskinson, ha asegurado que la inteligencia artificial ha reducido drásticamente el valor que antes tenía el número de desarrolladores como indicador de crecimiento dentro del sector blockchain.

Ya sabes que esta tecnología influye en varias áreas de la programación, pero poco se habla de que uno de los lados que va a sufrir más cambios es el de las criptomonedas.

Durante una reciente intervención para defender la estrategia de Midnight, una red centrada en la privacidad desarrollada sobre la infraestructura de Cardano, explicó que la situación actual es muy diferente a la de hace apenas unos años.

Según Hoskinson, durante más de una década la cantidad de ingenieros que contribuían a una red era una métrica relevante porque el conocimiento técnico especializado era escaso.

Sin embargo, considera que la expansión de herramientas de codificación asistidas por IA ha cambiado por completo ese escenario.

"Puedes hacer que personas que no tienen conocimientos técnicos ni experiencia utilicen estas herramientas para parecer un desarrollador. Así que ya no es un recurso escaso y finito".

La visión del empresario apunta a una realidad cada vez más visible en la industria tecnológica. Plataformas impulsadas por inteligencia artificial permiten generar fragmentos de código, corregir errores e incluso crear apps completas con instrucciones en lenguaje natural.

Para Hoskinson, esto significa que el simple recuento de desarrolladores ya no refleja necesariamente la capacidad real de una comunidad para innovar o construir productos sostenibles.

Midnight cambia de estrategia mientras mantiene sus hackatones para desarrolladores

Las declaraciones de Hoskinson llegan después de que Midnight realizara ajustes en su estrategia de crecimiento. La organización redujo parte de su equipo dedicado a las relaciones con desarrolladores externos y pasó a centrar más esfuerzos en atraer lo que denomina "constructores".

Esto quiere decir que equipos o empresas capaces de crear productos con usuarios reales, financiación externa y modelos de negocio viables.

Uno de los principales problemas señalados por el fundador de Cardano es la dificultad para verificar la autoría del código en una era dominada por la inteligencia artificial.

De acuerdo con su análisis, iniciativas tradicionales como los hackatones o los programas de recompensas pueden convertirse en entornos donde resulta complicado distinguir qué parte del trabajo ha sido realizada por personas y cuál ha sido generada mediante IA.

Esto obliga a las organizaciones a invertir tiempo en validar contribuciones en lugar de concentrarse en atraer proyectos con potencial comercial.

Curiosamente, la Fundación Midnight continúa organizando tres hackatones con premios que suman 26.500 dólares, incluido un concurso lanzado en Corea del Sur el pasado 1 de septiembre.

Hoskinson reconoció que existen diferencias de enfoque respecto a la fundación y admitió que no todos dentro de la organización comparten exactamente la misma visión.

Mientras tanto, Cardano mantiene su actividad habitual en el mercado y los próximos trimestres serán clave para comprobar si esta apuesta por atraer constructores y proyectos empresariales logra generar más valor que el modelo tradicional basado en aumentar el número de desarrolladores activos.

Estas funciones habían sido empleadas durante décadas para la transferencia de datos sencillos entre aplicaciones de los usuarios y el centro del sistema operativo, pero suponían ya un grave riesgo de seguridad al no verificar el rango de las direcciones de memoria accesibles.

"Esto era algo que hacía mucha falta", ha expresado Linus Torvalds en el comunicado. "Las funciones __get_user() y __put_user() son completamente obsoletas y ya no son la opción correcta. Y cuando se usan mal, es decir, prácticamente en todos los casos, no solo son más lentas que la alternativa adecuada, sino también inseguras porque no comprueban el rango de direcciones del usuario".

Para comprender mejor lo que implica esta decisión para Linux 7.4 hay que entender que el sistema operativo divide el trabajo en 2 áreas bien separadas: el espacio del usuario, en el que se ejecutan las aplicaciones normales –navegadores web, procesadores de texto, etc.– y el espacio del kernel, una zona con privilegios en la que está el núcleo del sistema y que gestionar el hardware directamente.

Si hay algún programa que necesite intercambiar información con el núcleo, ya sea enviarla o recibirla, el propio sistema tiene que copiar variables entre estos espacios, un mecanismo para el que ya existen las funciones get_user() y put_user(), desde el espacio de usuario hacia el kernel y desde el kernel hacia el espacio del usuario, respectivamente.

La gran diferencia es el doble guion bajo que precede a la función y que, aunque pueda resultar un cambio mínimo, supone un paso de gigante, debido a que estas no validan si la dirección de memoria solicitada pertenece realmente al usuario y si es segura.

La ayuda de la IA para Torvalds ha sido esencial

Aunque estas funciones puedan parecer ahora algo ridículas, estaban justificadas totalmente por el rendimiento. Los procesadores ya obsoletos necesitaban realizar múltiples accesos a memoria continuos desde un mismo puntero base, así que los programadores ejecutaban una verificación manual del rango de inicio y, posteriormente, las llamadas rápidas no verificadas mencionadas para optimizar el código.

Para Torvalds, esto ha quedado ya totalmente desfasado y es cosa del pasado: "Hace años que esto dejó de ser cierto, porque la comprobación de rango ya no representa el verdadero coste a día de hoy. El coste real de los accesos de usuario en el hardware moderno es activar y desactivar los propios accesos de usuario en primer lugar".

En arquitectura modernas como x86, el procesador tiene que ejecutar secuencias de instrucciones muy específicas cada vez que el núcleo del sistema abre y cierra la ventana de acceso a esta memoria del usuario, por lo que el verdadero problema reside en saber conmutar los estados de protección. Gracias al desarrollador Thomas Gleixner, del kernel de Linux, las nuevas interfaces permiten abrir esa ventana una sola vez y de forma totalmente segura, por lo que ya no es necesario recurrir a las funciones antiguas.

Con el objetivo de extender todos estos cambios al árbol de código fuente de la última versión de Linux, Torvalds ha reconocido que ha usado herramientas de inteligencia artificial como Claude Code para reemplazar de forma automática todo el código obsoleto.

Por el contrario, en las arquitecturas ARM64 ya se enviaba el tráfico directamente a las versiones seguras de get_user() y put_user(), así que no presentaban los mismos peligros del código heredado. Así, Linux 7.4 es un cierre para una brecha histórica de seguridad, incluso ante el escepticismo con el que concluye el propio Torvalds: "Veamos si he roto algo, pero este deberíamos haberlo hecho hace años".

Linus Torvalds, creador del kernel, ha estado compartiendo los cambios al eliminar miles de líneas, pero esta vez se trata de recibir todo el código que se centra en mejoras modernas. Con el apoyo de la inteligencia artificial, se han estado logrando muchas cosas, pero este paso de Ojeda parece que será fundamental para el futuro.

Más de 17.000 líneas para reforzar la infraestructura Rust en Linux 7.4

El proyecto Rust para Linux avanza hacia la versión 7.4 tras el envío de una nueva propuesta de integración encabezada por Miguel Ojeda, la cual añade cerca de 17.000 líneas de código. Un porcentaje relevante de esta expansión responde a la renovación de librerías esenciales dentro de la arquitectura interna de Rust en el núcleo, destacando el salto de la biblioteca Zerocopy, que asciende de golpe ocho iteraciones en su desarrollo.

Esta biblioteca proporciona utilidades, rasgos y macros que permiten convertir de forma segura secuencias de bytes sin procesar en tipos estructurados, una capacidad especialmente importante cuando se trabaja con datos de bajo nivel donde la fiabilidad es crítica.

La propuesta también incluye mejoras en la infraestructura y la cadena de herramientas utilizada por Rust dentro del kernel. Entre ellas figura la activación de la característica experimental "proc_macro_span", que ofrece diagnósticos más precisos para las macros procedimentales.

Gracias a ello, los desarrolladores pueden identificar errores con mayor facilidad y localizar con más precisión el origen de determinados problemas durante la compilación.

La actualización del núcleo de Linux 7.4 trasciende las simples revisiones de dependencias. La pila principal de Rust implementa los módulos inéditos mem y ratelimit, al tiempo que perfecciona subsistemas ya existentes para ampliar las herramientas al alcance de los programadores en el entorno Linux.

A su vez, la librería pin-init admite ahora estructuras tupladas y optimiza la gestión sin riesgos de referencias cíclicas, un desafío técnico que exige máxima precisión en la memoria. Por último, los informes de errores han recibido un ajuste sustancial, facilitando la detección de fallos y el mantenimiento continuo de las aplicaciones.

Además, esta solicitud de extracción no representa todo el trabajo relacionado con Rust que llegará a Linux 7.4. Como suele ocurrir en cada ciclo de desarrollo, varios subsistemas incorporarán cambios adicionales mediante propuestas independientes.

Entre ellos destacan nuevas mejoras para el controlador NVIDIA Nova y distintos trabajos sobre la infraestructura Rust DRM orientada al ámbito gráfico. Todo ello confirma que la presencia de Rust dentro del kernel sigue expandiéndose gradualmente y con una integración cada vez más profunda.

Según un nuevo estudio de la Linux Foundation, ya se puede ver el lado oscuro de este auge de la IA entre los desarrolladores para las solicitudes de extracción –más conocidas como pull requests o PRs–, ya que el 25% de todas estas solicitudes en proyectos de código abierto son directamente contribuciones basura generadas por IA.

Incluso la cifra es mucho más impactante en los proyectos más grandes, los que cuentan con más de 50 desarrolladores, en los que el código basura aumenta hasta el 31%, mientras que el total de contribuciones no para de crecer también por culpa de la IA, algo que no pueden sostener los mantenedores.

El informe de la Linux Foundation, que ha sido realizada entre abril y junio de 2026 con preguntas a 234 colaboradores y mantenedores, también destaca que las contribuciones han aumentado en el 59% del total de proyectos, un hecho que se incrementa hasta el 69% en los proyectos con mayor escala.

Entre las consecuencias más directas e invisibles para la comunidad aparece lo que se conoce como burnout, o lo que es lo mismo, el agotamiento profesional de los programadores, que se ha convertido en la principal preocupación para el 63% de los mantenedores de los grandes proyectos, superando incluso por primera vez a la calidad del código (60%).

"Para los proyectos más grandes, el agotamiento de los mantenedores desplaza a la calidad del código como la principal preocupación", explica en el prólogo Brian Proffitt, de Red Hat. "La escala, en otras palabras, amplifica la carga en lugar de repartirla entre más manos".

La IA aumenta la productividad, sí, pero solo en las tareas rutinarias

En contraposición al desgaste de los desarrolladores, el informe también subraya que la IA generativa está actuando como un importante acelerador: según los datos, el uso de este tipo de herramientas consigue que se reduzca el tiempo necesario para completar tareas entre un 19% y un 52%.

Sobre todo, cabe destacar la importancia que tiene esta para la creación de nuevo código, un ámbito en el que los programadores ahorran un 52% de tiempo, pasando de 4 horas y 18 minutos a 2 horas y 6 minutos, a lo que le siguen la revisión del código y la retroalimentación, con un ahorro de tiempo del 44%.

Pero no es oro todo lo que reluce. Esta productividad cae rápidamente en cuanto se aumenta la dificultad del trabajo y, en las tareas más complejas, una quinta parte de los desarrolladores asegura que necesita aún más tiempo que antes de la IA.

"El dividendo de productividad de la inteligencia artificial generativa disminuye a medida que las tareas se vuelven más complejas", explica Proffitt. "La IA es un gran acelerador de lo rutinario, pero el trabajo difícil de pensamiento crítico en el núcleo de cualquier proyecto sigue dependiendo de la pericia humana, y los datos así lo demuestran".

E incluso aunque los programadores ahorren este tiempo en las tareas más básicas o cotidianas, no revierte en un mayor descanso o menos horas de trabajo, sino que hasta un 66% lo reinvierte en revisar el código de lo que se conoce como deuda técnica, un código que ya sea por IA o por falta de revisión falla o no ha sido optimizado.

Por otro lado, el informe también señala que hay un 10% de compañías y proyectos que directamente prohíben el uso de la IA generativa para las contribuciones, mientras que solo un 35% de los proyectos cuenta con un política clara sobre las normas de uso de la IA.

Sea como sea, el 61% de los desarrolladores aún afirma que revisa línea por línea el código que, posteriormente, enviará a la IA para que lo revise. Un buen porcentaje que asegura que el ser humano aún sigue siendo esencial para este tipo de trabajos.

Si bien los requisitos de este SO son exigentes, debido a que se requieren mínimo 8 GB de RAM, pero con el reciente avance compartido por Navjot Virk, vicepresidente de experiencias de Windows, el software ahora puede mantener hasta 2 GB más de datos activos en la memoria. Esto forma parte de la estrategia del gigante de Redmond que determina el avance que se ha hecho en la velocidad general del ecosistema.

Microsoft reduce la dependencia del archivo de paginación para acelerar Windows 11

La compañía sigue introduciendo novedades relacionadas con Windows Hello, Windows Update, el Explorador de archivos, Microsoft Photos y la experiencia de juego en PC. No se está deteniendo por las ganas de cumplir con las expectativas de los usuarios que constantemente están criticando la fluidez general del sistema.

Microsoft ha anunciado una serie de mejoras de rendimiento que benefician directamente a los equipos con cantidades limitadas de memoria. En una publicación oficial, Navjot Virk, vicepresidente corporativo de experiencias de Windows, confirmó que: "Windows ahora puede mantener hasta 2 GB más de sus datos activos en la memoria".

Esto impacta directamente en la velocidad del SO porque ahora sería posible conservar más información dentro de la memoria RAM en vez de trasladarla al archivo de paginación del almacenamiento. Este mecanismo actúa como una extensión de emergencia cuando la RAM se llena, pero su velocidad es significativamente inferior a la de la memoria física.

Pues bien, la forma en la que logra reducir la necesidad de recurrir a apps y funciones del sistema que pueden responder con mayor rapidez es una configuración que beneficia principalmente a los equipos con 8 GB de RAM.

La compañía ha adaptado el comportamiento del panel de widgets para que no cargue automáticamente en sistemas con 8 GB o menos. Ahora permanece inactivo hasta que el usuario lo abre por primera vez, liberando más de 200 MB de memoria para otros procesos y aplicaciones.

Más rapidez en funciones clave y nuevas mejoras para Windows 11

Las pruebas internas realizadas por Microsoft reflejan una mejora de hasta el 20 % en diferentes áreas del sistema operativo. Entre los componentes analizados figuran Búsqueda, el menú Inicio, los menús contextuales activados con clic derecho, la aplicación Configuración, la Herramienta de Recorte y el Explorador de Archivos. La comparación se realizó entre las compilaciones 26300.9550 y 26200.7628, pertenecientes a distintas etapas de desarrollo de Windows 11.

La aplicación Fotos también recibe optimizaciones. De acuerdo con los datos compartidos por Microsoft, su tiempo de inicio puede reducirse hasta un 20 % frente a compilaciones anteriores. La empresa aclara que estos resultados proceden de pruebas internas y que la experiencia final varía según el hardware, la configuración y la forma de uso de cada equipo.

Estas mejoras forman parte de un plan de trabajo que Microsoft presentó anteriormente para reforzar el rendimiento, la fiabilidad y la calidad general de Windows.

Dentro de esta iniciativa también aparecen novedades como la posibilidad de colocar la barra de tareas en la parte superior o en los laterales de la pantalla, actualizaciones menos intrusivas, una autenticación más rápida mediante Windows Hello, una conexión Bluetooth más estable y la llegada de Advanced Shader Delivery para reducir tiempos de espera en determinados videojuegos de PC. A esto se suma una nueva experiencia de búsqueda que ya está siendo probada por algunos usuarios y que llegará al público general en una fase posterior.

En su boletín oficial KB5130741, que ha compartido en su página web oficial, Microsoft aclara que el uso de pendrives USB o de discos externos con el uso del sistema de archivos ReFS nunca ha sido una configuración oficial compatible con el sistema operativo Windows y, mediante las actualizaciones de seguridad llevadas a cabo este mismo mes, quiere directamente eliminar cualquier tipo de riesgo que pueda derivar de esta compatibilidad.

"Los cambios mejoran la postura de seguridad de Windows al añadir visibilidad sobre configuraciones externas de ReFS no admitidas y al ofrecer controles para bloquear los volúmenes afectados", explica la compañía de Redmond, y añade que "RsFS en medios extraíbles, como un disco USB, no es una configuración compatible". Con ello, los administradores pueden identificar fácilmente este tipo de volúmenes e impedir que se monten.

El despliegue, no obstante, será progresivo para evitar interrupciones no previstas tanto para empresas como para usuarios particulares. La primera fase, la de auditoría, comenzó ya el 13 de octubre con la actualización de seguridad pertinente y el sistema operativo ya activa la auditoría sobre este tipo de volúmenes ReFS que se hayan detectado en medio extraíbles, pero aún no bloquea la lectura ni el montaje.

"El comportamiento centrado en la auditoría previa otorga tiempo a las organizaciones para identificar flujos de trabajo, dispositivos o aplicaciones afectados y tomar medidas correctivas", justifica Microsoft.

En cuanto a la fase de aplicación estricta y bloqueo, comenzará a partir de enero de 2027 y llegará también como un paquete de seguridad; desde ese momento, los volúmenes conectados en formato ReFS mediante un USB o cualquier otro medio externo quedarán totalmente inutilizados para su montaje, con la única excepción de que un administrador desactive manualmente la directiva de seguridad del equipo en cuestión.

Cómo funcionará el bloqueo de estas memorias USB

Durante todo el período de supervisión, el sistema operativo generará un aviso en el registro del sistema si detecta una unidad ReFS que se ha conectado a un puerto extraíble, el cual anotará una sola vez por cada volumen afectado en cuanto comience el arranque del equipo, con la posibilidad de rastrear hasta 32 volúmenes externos.

Adicionalmente, en el visor de eventos de Windows la advertencia quedará registrada con el nombre del evento Event ID 524, con la siguiente advertencia: "El volumen nombre_de_volumen se encuentra en un disco extraíble o conectados externamente. Esta no es una configuración compatible para ReFS. Si la directiva para bloquear estos volúmenes está habilitada, no se montará. Mueva el volumen a un tipo de disco compatible".

Con ello, los administradores podrán configurar una nueva directiva en 3 valores numéricos clave: 0 para desactivar la supervisión y permitir el montaje libre; 1 para registrar los eventos de advertencia, y 2 para el bloqueo automático del montaje del medio extraíble.

Tal y como ha confirmado Microsoft, esta actualización afectará a diferentes versiones de Windows 10, como la 22H2 y las LTSC 2016, 2019 y 2021, así como a Windows 11, en las versiones 22H2, 23H2, 24H2, 25H2 y 26H1 en todas sus ediciones. Y también en las versiones de Windows Server desde 2012 hasta 2025.

Así lo ha anunciado en una publicación en su blog oficial sobre las builds preliminares 26200.9807 y 26300.9807 (KB5127936) de Windows 11, en las que ya aparece como novedad la funcionalidad Cloud Rebuild, para eliminar la dependencia de un pendrive USB o de particiones de recuperación locales que, con bastante frecuencia, se dañaban.

"Cloud Rebuild permite que los administradores y usuarios puedan restaurar un equipo con Windows 11 a un estado limpio y bueno al realizar una reinstalación completa del sistema operativo", explica Microsoft. "A diferencia de restablecer el equipo, Cloud Rebuild descarga tanto la imagen de Windows de destino como los controladores del dispositivo desde Windows Update, por lo que el dispositivo se vuelve completamente funcional, sin medios USB, sin una imagen personalizada y sin depender de la integriddad del sistema operativo instalado".

Además, según menciona la compañía de Redmond, esta nueva herramienta funciona "incluso cuando Windows no puede iniciar", por lo que elimina verdaderamente y por completo la necesidad de memorias USB o imágenes personalizadas, un gran alivio para toda la comunidad.

Entre las mejoras más destacadas que Microsoft ha introducido con estas versiones preliminares destacan las del Entorno de Recuperación de Windows (WinRE), que se puede conectar de forma automática ahora tanto a redes Ethernet como a perfiles WiFi que ya estaban guardados en el sistema, también con redes personales WPA-2 y las basadas en certificados.

Esto permitirá que cualquier equipo pueda seguir accediendo a su conexión a internet durante una emergencia sin tener que reconfigurar de nuevo todas las credenciales de red.

Cómo se puede utilizar Cloud Rebuild

A partir de estas versiones preliminares, aparece una opción avanzada conocida como Data sanitization –o saneamiento de datos, por su traducción al español–, que se incluye dentro de Cloud Rebuild.

Hay 2 modalidades que cualquier usuario podrá elegir durante el proceso. La primera de estas es quitar los archivos, que consiste en un formateo rápido de todas las unidades y está pensado para cuando el propio usuario quiera seguir utilizando su PC.

En cuanto a la segunda, aparece la opción de quitar y desinfectar archivos, que funciona como una limpieza de mayor profundidad y totalmente irreversible que tira de las capacidades borrado seguro a nivel de hardware de los discos. Es básicamente la alternativa a elegir si el usuario busca pasar el PC a un tercero.

Microsoft también ha añadido, en este mismo sentido, una herramienta independiente por línea de comandos –DataSanitization.exe– que se ejecuta en WinRE para la desinfección de discos locales sin tener que iniciar inmediatamente la reinstalación de Windows.

Cloud Rebuild puede ser usada tanto a nivel de usuario como en entornos empresariales y los requisitos son bastante simples: tener Windows 11, tener un entorno WinRE funcional, un controlador de red compatible para conectarse a internet y tener activado el chip TPM en la BIOS/UEFI.

Para acceder a la herramienta, hay que acceder a Configuración, Sistema y dirigirse a la opción de Recuperación. Aquí aparecerá Reconstruir PC. Si el equipo no arranca tras varios fallos consecutivos durante el inicio, Windows 11 entrará de forma automática al entorno de recuperación.

Dentro de esta, simplemente hay que selecciona la herramienta Solucionar problemas y elegir Recompilación en la nube –a veces puede aparecer antes un menú de Recuperación y desinstalación que hay que seleccionar previamente–.

A partir de aquí, Windows 11 te mostrará las opciones disponibles de conexión y te pedirá que elijas entre Quitar archivos o Quitar y desinfectar archivos, esta última la más recomendada si va a utilizar otra persona el ordenador tras la reinstalación del sistema.

Esta mejora se basa en nada más y nada menos que 18 parches dirigidos a optimizar la gestión de memoria del sistema operativo y escribe de nuevo diferentes partes esenciales de la caché de páginas del kernel, llegando en muchos escenarios incluso a multiplicar por 13 la velocidad de lectura de archivos del sistema.

"Las lecturas pequeñas de un mismo archivo desde muchas CPU toman y liberan una referencia en el mismo folio, y su contador de referencias rebota entre las CPU", explica el desarrollador de Meta. "Esta serie permite que filemap_read() y shmem copien de la caché de páginas sin tomar una referencia. Es la RFC de Linus, reelaborada: un folio del que un lector de este pueda copiar se libera solo después de un período de gracia del RCU".

RCU, que son las siglas de Read-Copy Update funciona como una herramienta para la sincronización sin que existan bloqueos en el kernel de Linux, y tiene como objetivo la optimización del acceso a datos estructurados que se suelen leer con mucha frecuencia, pero que no se actualizan con la misma frecuencia.

"Solo los folios a los que las lecturas vuelven repetidamente obtienen la marca PG_rcu_free: aquellos que folio_mark_accessed() identifica como accedidos según los registros LRU", explica Shutsemau sobre el impacto en la eficiencia sobre el uso de memoria RAM. "Las lecturas en tiempo real (streaming) y los datos que nunca se vuelven 'calientes' no se posponen, por lo que la memoria retenida sigue siendo pequeña y la mayoría de las liberaciones de memoria no se ven afectadas".

Para comprender lo que esto supone para todos los usuarios que usan Linux en cualquier de sus formas, hay que entender cómo funciona la caché de páginas –page cache en su término original en inglés– y qué implica esto sobre la memoria RAM.

Qué supone para los usuarios este gran salto de rendimiento

Cada vez que una máquina, ya sea un ordenador, un servidor o cualquier otra, tiene que leer datos de un disco duro o un SSD, el kernel de Linux almacena una copia entera de toda esa información en la memoria RAM, en una especie de agrupaciones que se denominan folios, con el objetivo de que cualquier programa pueda leer los datos rápidamente desde la propia RAM.

No obstante, en los procesadores más modernos que cuenta con numerosos núcleos e hilos en ejecución, al intentar leer simultáneamente el mismo archivo cada uno de estos núcleos tiene que marcar obligatoriamente que lo está utilizando, iniciando una especie de contador de seguridad conocido como refcount para que la memoria no se eliminar durante el proceso de lectura.

Imagina esto con un procesador que tenga, por ejemplo, 64 núcleos o más operando sobre este contador al mismo tiempo; aquí, en el entorno tradicional de Linux, se produce lo que se denominada como rebote del contador de referencias –refcount bouncing, por su término original en inglés–, por lo que los núcleos pierden una gran cantidad de tiempo simplemente esperando a que los demás terminen de actualizar la memoria caché.

La idea original que Linus Torvalds logró gracias a la IA, y que ha perfeccionado el desarrollador de Meta, consiste en dar permiso a que los núcleos puedan leer los datos sin tener que modificar ese contado y evitando con ello que la memoria se elimine mientras cualquier núcleo la lee, lo que se llama "período de gracia RCU".

Y el salto en rendimiento ha sido espectacular, según las pruebas realizadas por Shutsemau con un procesador AMD Ryzen Threadripper con 64 hilos virtuales. En primer lugar, con las mitigaciones de seguridad activas por defecto, la velocidad de lectura pasó de 15 millones de lecturas por segundo a más de 68 millones, mientras que con las mitigaciones desactivadas de la CPU el rendimiento pasó de 17,2 millones a aproximadamente 220 millones de lecturas por segundo, multiplicando por 13 el mismo.

En segundo lugar, se modificó el código original de Linux que bloqueaba la memoria en cada lectura y se quedaba en una velocidad de 1,6 millones de lecturas por segundo; con el código modificado, esta tasa aumenta hasta 72 millones y a más de 230 millones sin mitigaciones.

Finalmente, en transferencias masivas de datos, la tasa se incrementó desde aproximadamente los 100 MiB por segundo hasta casi 1.400 MiB por segundo. De momento, estos cambios propuestos por el desarrollador de Meta continúan siendo examinados por la comunidad del kernel de Linux, aunque es muy probable que acaben desplegándose definitivamente.

He ahí donde entra el papel de NVIDIA con CUDA, una plataforma que prácticamente está dominando el sector y es por eso que el exingeniero de Apple, Ray Fernando, ha compartido sus opiniones sobre qué es mejor para ejecutar modelos de IA directamente en un equipo portátil.

Las condiciones para que un equipo sea apto son estrictas porque no se exige lo mismo que hace unos años, sino una potencia dedicada realmente a cargas avanzadas. Por esto mismo es que el especialista afirma que esta tecnología hace que Windows sea una muy buena elección.

CUDA se convierte en el factor diferencial para algunos usuarios avanzados

Ray Fernando, exingeniero de Apple y profesional que afirma haber pasado más de 12 años participando en el desarrollo de productos de la compañía de Cupertino, sorprendió recientemente al reconocer que existe una razón concreta por la que está considerando un portátil Windows.

En una publicación compartida en X, ha dicho: "Es CUDA, la plataforma en la que se apoyan la mayoría de las herramientas de inteligencia artificial", y esto es lo que hace que los portátiles con Windows, por tener la compatibilidad con esta tecnología, se conviertan en una propuesta atractiva para muchos usuarios que buscan la ejecución de IA local.

Por ejemplo, no es lo mismo que uses ChatGPT, Gemini o Copilot en sus páginas o apps, a que un modelo esté integrado directamente en el sistema para poder realizar acciones sin depender de Internet o que haya limitaciones en algunos aspectos.

Microsoft y NVIDIA le enviaron un Surface Laptop Ultra para probarlo durante varios días a las manos de este experto. El equipo incorpora 128 GB de memoria unificada y está orientado a ejecutar cargas de trabajo relacionadas con asistentes virtuales.

Fernando asegura que esa combinación le permite plantearse llevar en una mochila tareas que habitualmente realiza con sistemas especializados para IA. Gracias a esto se ha podido dar cuenta del gran potencial que tiene el uso de estas herramientas.

Su conclusión inicial resulta especialmente llamativa por venir de alguien vinculado durante tantos años al ecosistema Apple. "Sobre el papel, es un sí", escribió al valorar las especificaciones del dispositivo. No obstante, también aclaró que la decisión final dependerá de la experiencia real de uso y de cómo responda el portátil en sus flujos de trabajo diarios antes de considerar un posible cambio de plataforma.

Apple desde hace años impulsa tecnologías propias como Metal y soluciones enfocadas al aprendizaje automático dentro de su ecosistema. Sin embargo, NVIDIA abandonó oficialmentee el soporte de CUDA para macOS tras la versión 10.2 lanzada en 2019.

La plataforma de NVIDIA se ha convertido en uno de los pilares del desarrollo moderno de IA por su integración con herramientas de investigación, entrenamiento e inferencia de modelos. Un buen ejemplo de ello son los frameworks populares como PyTorch, que aprovechan esta infraestructura para acelerar de forma notable las tareas que recaen sobre el procesador y la GPU.

La disponibilidad de CUDA sigue siendo algo crucial para ejecutar modelos avanzados en un portátil sin depender de la nube, por lo que Windows se posiciona como una muy buena opción, aunque hay que recordar que también depende mucho de la capacidad general del equipo.

El finlandés, que seguramente sea el programador más conocido del mundo en este momento, tiene una forma de trabajar muy definida que ya conoce la mayoría de la comunidad de programadores de código abierto que colaboran en su desarrollo y mantenimiento. Con cada lanzamiento de un nuevo kernel, comparte un mensaje que lo acompaña en el que detalla sus planes de trabajo e incluso proyectos personales que nada tienen que ver con Linux.

Normalmente, Torvalds publica los nuevos kernel de Linux a finales de semana, y empieza a trabajar en la siguiente versión inmediatamente después, justo a la semana siguiente. Ya no programa él mismo el código directamente, sino que en este momento se abre una ventana de 2 semanas para unir los commits presentados por otros ingenieros de la comunidad Linux de todo el mundo.

Sin embargo, esta semana Torvalds ha reconocido que empiezan sus vacaciones anuales con su familia y, aunque seguirá trabajando para juntar todas las mejoras, esto puede cambiar los tiempos habituales del kernel de Linux.

"Este lunes se abre la ventana de integración para la versión 7.4. Pero estoy de vacaciones anuales con la familia, así que, en lugar de integrar nada a primera hora de la mañana, pasaré la mayor parte del día en un barco y bajo el agua. Volveré a la integración por la tarde, pero supongo que mi horario será un poco irregular durante un tiempo", ha asegurado.

Más allá de la actualización sobre su jornada de trabajo, esta información es relevante porque puede conducir a que Torvalds acabe necesitando más tiempo de integración, lo que retrasaría una semana el calendario habitual de Linux.

"Espero poder terminar la ventana de fusión en las dos semanas habituales, pero puede que al final necesite una semana más para la fusión, simplemente para ponerme al día", reconoce Linus Torvalds. Pese a esto, los desarrolladores de la comunidad seguirán teniendo las mismas 2 semanas para enviar sus propuestas de código o commit.

Estas son todas las novedades en Linux 7.3

En el nuevo kernel de Linux 7.3 se han incluido solamente mejoras técnicas en el funcionamiento de sus componentes, pero han sido muchas, por lo que se considera importante, sobre todo para la creciente comunidad de usuarios que juegan a videojuegos en Linux.

Los gráficos son un de los aspectos que más se han trabajado, por ejemplo con la introducción del soporte del protocolo v7 de HSMP (Host System Management Port), el driver con el que funcionan los procesadores AMD Zen 6, así como el driver PMF. Mientras que los PC con Ryzen AI Halo ya pueden controlar la iluminación de sus equipos.

En los procesadores AMD, los usuarios ahora pueden elegir la opción Dynamic EPP (Energy Performance Preference), con la que el driver ajusta el consumo energético al del sistema de forma automática, mientras que las antiguas tarjetas gráficas Radeon han mejorado su rendimiento de GPU.

Entre las mejoras, aunque hay varios cambios importantes propuestos por ZTE y Xiaomi, las más importantes se han desarrollado por Valve, creadora de la consola Steam Deck con sistema operativo SteamOS basado en Linux. Esto incluye una novedad en dispositivos que tienen poca memoria VRAM disponible, de manera que el kernel mueve los datos menos importantes a la RAM para mejor rendimiento gaming.

La compañía sigue ampliando su inteligencia artificial, pero también quiere establecer mayores controles sobre su funcionamiento. La compañía ha anunciado novedades en las licencias de Copilot y ha defendido la necesidad de supervisar los modelos más avanzados para evitar riesgos. El cambio más inmediato afecta a Microsoft 365 Copilot Business. Según los anuncios publicados en su portal oficial para socios, el 1 de diciembre de 2026 comenzará a activarse la facturación por uso en nuevas suscripciones.

¿Qué cambios llegarán a Microsoft Copilot el 1 de diciembre de 2026?

La principal novedad será la activación de un sistema de pago por uso para acceder a determinadas funciones avanzadas de inteligencia artificial, como Copilot Cowork, Work IQ APIs y GitHub Copilot Harness. Este modelo va a permitir a las empresas utilizar estas herramientas y pagar en función del consumo real de los servicios que admitan esta modalidad. Para controlar los gastos, Microsoft va a establecer un límite de 4.000 Copilot Credits por usuario al mes, que los administradores podrán modificar según las necesidades de cada organización.

El cambio no va a afectar a todos los países; Microsoft ha confirmado que España queda fuera del primer despliegue, junto con otros países europeos como Francia, Alemania y Países Bajos. Sin embargo, se prevé que estas medidas se expandirán a lo largo del año que viene en el resto de países.

La compañía también actualizará el Microsoft Partner Agreement, el acuerdo que regula las relaciones con sus socios comerciales. Las nuevas condiciones entrarán en vigor el 1 de diciembre de 2026 para la mayoría de ellos e incluyen cambios relacionados con la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de las obligaciones contractuales.

¿Por qué Microsoft pide un botón de emergencia para detener la inteligencia artificial?

En estos casos, su presidente, Brad Smith, ha señalado que productos cotidianos, como la leche o las lavadoras, tienen más controles que la IA. Por eso, se propone desde la compañía que los organismos sean los que supervisen estos sistemas y que las empresas informen cuando se produzcan fallos o problemas de seguridad.

Por otro lado, Satya Nadella, consejero delegado de Microsoft, considera necesario que las personas puedan mantener el control sobre la inteligencia artificial. Entre sus propuestas destaca la posibilidad de que una persona autorizada pueda pausar o apagar un sistema de IA mientras está realizando una tarea, especialmente si detecta un comportamiento peligroso o no esperado. En Europa, algunas medidas de seguridad ya son obligatorias gracias a la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, una normativa que exige a las empresas cumplir requisitos de transparencia y seguridad.

Pero todo esto ha cambiado mucho con los años. Las páginas de ahora ya no son tan simples como antes.

Muchas funcionan casi como aplicaciones completas, con cientos de elementos, cuentas de usuario, pagos, notificaciones y todo tipo de funciones que tienen que funcionar juntas sin problemas. Y cuanto más grande se hace un proyecto, más difícil resulta controlar todo lo que ocurre dentro del código.

Aquí es cuando aparecen nuevos lenguajes que, si bien no sustituyen a los anteriores, añaden nuevas funciones y mejoras para que todo siga funcionando bien y de una forma sencilla. Uno de estos es TypeScript. Su nombre aparece cada vez más en proyectos de desarrollo web y está muy relacionado con JavaScript.

¿Qué es TypeScript?

TypeScript es un lenguaje de programación creado por Microsoft que lleva más allá JavaScript.

En concreto, este parte de JavaScript y añade herramientas para que los desarrolladores puedan escribir código más controlado y detectar errores antes de que el programa llegue a ejecutarse.

Para entenderlo mejor, piensa en JavaScript como una lengua que ya conocemos y en TypeScript como una versión que añade algunas reglas y ayudas para trabajar mejor con ella.

Una de sus características más importantes son los tipos de datos. Y aquí no hace falta entrar en detalles muy técnicos. Un tipo de dato simplemente indica qué clase de información se está manejando.

Por ejemplo, un programa puede trabajar con un número, un texto, una fecha o un valor que solo puede ser verdadero o falso.

En JavaScript puedes tener una variable que en un inicio contiene un número y después terminar utilizando esa misma variable para guardar un texto. El lenguaje es bastante flexible con esto.

Esa libertad puede ser muy útil, sobre todo en proyectos pequeños, pero cuando una aplicación crece mucho, puede convertirse en un problema. Si tienes miles de líneas de código y cientos de variables, un error puede ser casi imposible de encontrar. TypeScript intenta evitar parte de esos problemas.

El desarrollador puede indicar qué tipo de información espera recibir en determinadas partes del programa. Si después utiliza algo que no encaja con lo esperado, las herramientas de desarrollo pueden avisarle.

Por ejemplo, si una función espera recibir un número y alguien intenta pasarle un texto, TypeScript puede detectarlo mientras se está desarrollando el programa.

Es por esto que, al final, TypeScript no sustituye a JavaScript en el navegador. El código TypeScript normalmente se transforma en JavaScript antes de llegar al navegador. Es decir, el navegador termina ejecutando JavaScript.

¿Por qué Microsoft creó TypeScript?

TypeScript fue creado por Microsoft y apareció públicamente en 2012. En cuanto al motivo de su nacimiento, ya se ha comentado antes. JavaScript era muy útil y flexible, pero trabajar con proyectos enormes era un quebradero de cabeza.

Cuando tienes una página pequeña con unas pocas funciones, no vas a tener grandes problemas. Pero imagina una aplicación utilizada por millones de personas, con miles de archivos y cientos de desarrolladores trabajando al mismo tiempo.

Ahí cualquier pequeño cambio puede dar pie a un desastre. Un desarrollador puede cambiar una parte del código y romper otra que parecía que no tenía relación.

TypeScript soluciona esto y eso permite que el propio editor de programación pueda avisar de algunos problemas que se están generando mientras estás escribiendo.

Es parecido a tener un corrector que no solo te señala una falta de ortografía, sino que también te avisa de que una frase no tiene sentido con lo que has escrito antes.

Entonces, ¿merece la pena aprender TypeScript?

Si nunca has programado, probablemente lo más sencillo sea empezar entendiendo primero JavaScript. TypeScript está construido sobre él y conocer JavaScript te ayudará mucho a comprender qué aporta.

Pero para alguien que ya sabe JavaScript y quiere trabajar en proyectos grandes, TypeScript ya resulta vital. Eso sí, no convierte un programa en mejor ni evita todos los fallos. Tampoco significa que JavaScript ya no sea útil.

Al final, el programador escribe utilizando TypeScript, las herramientas comprueban el código y después este se transforma en JavaScript para que pueda ejecutarse donde corresponda.

¿Qué piensa el creador de TypeScript sobre la inteligencia artificial?

Como ves, TypeScript nació para hacer que trabajar con código fuera más sencillo y seguro cuando los proyectos son grandes. Y su creador, Anders Hejlsberg, sigue creyendo en su utilidad, pese al boom de la inteligencia artificial.

Este reconoce que la IA ya es útil para programar. Puede escribir código, explicar errores, darte algunos cambios... Pero también cree que tiene un gran límite. En una entrevista, describió la IA como una gran "regurgitadora" de cosas que alguien ya ha hecho.

Esto no significa que la IA simplemente copie y pegue código. El problema viene cuando se necesita que ese resultado sea exactamente correcto. Y en programación, que algo parezca correcto no significa que lo sea.

El propio Hejlsberg lo comprobó mientras utilizaba IA para ayudar en una migración de código de unas 500.000 líneas. El objetivo no era convertir un lenguaje en otro, sino conseguir que el programa siguiera funcionando exactamente igual.

Ahí es donde aparecieron los problemas. Una IA puede darte una solución que tiene muy buena pinta, pero un pequeño cambio puede convertir el programa en otro.

Por eso, Hejlsberg no es que diga que la inteligencia artificial no sirva para programar. Más bien cree que la IA puede ser una herramienta muy potente, pero sigue haciendo falta una persona que entienda lo que está haciendo y revise el resultado.

La IA puede escribir código mucho más rápido, pero precisamente herramientas como TypeScript ayudan a comprobar que ese código encaja perfectamente con lo que se espera de él.

Muchos usuarios llegan hasta ella tras comparar macOS y el ecosistema de Microsoft, destacando los beneficios que pueden recibir hasta los PC antiguos o incluso equipos dedicados al gaming.

El rendimiento impresiona más de lo que parece y lo digo por experiencia propia. Es una distro que he probado en un portátil de 2012 y ha sido salvado del fin de soporte de Windows 10 por mucho.

¿Quieres saber por qué de verdad es la mejor opción? A continuación tienes todos los puntos claros para que decidas de una vez por todas que este va a ser tu próximo sistema operativo favorito.

Una experiencia que resulta familiar desde el primer inicio

Uno de los mayores obstáculos para quienes abandonan Windows es adaptarse a una interfaz completamente distinta. No hay ese fondo particular, esa barra de tareas, el Menú de Inicio o los programas exclusivos de Microsoft.

Linux Mint aborda este problema con Cinnamon, porque es su edición más popular, con una estructura que utiliza una organización del escritorio muy intuitiva para quienes llevan años usando el sistema operativo del gigante de Redmond.

Con herramientas gráficas para gestionar actualizaciones, instalar software, configurar controladores y personalizar el sistema sin necesidad de recurrir constantemente a la terminal, hace que sea un lugar muy práctico y cómodo.

Esto permite que incluso quienes jamás han utilizado Linux puedan realizar tareas habituales con pocos clics sin tener que cambiar aspectos internos o depender de apps de terceros.

A ello se suma que hereda varias de las ventajas de Ubuntu, una de las distribuciones más conocidas del mundo Linux, incluyendo una amplia compatibilidad de hardware y acceso a una enorme biblioteca de aplicaciones.

Otro factor clave es la estabilidad, porque las versiones actuales de esta distro se apoyan en bases Ubuntu de soporte prolongado (LTS), lo que garantiza varios años de actualizaciones y mantenimiento.

De acuerdo con la información oficial del proyecto, Linux Mint 22.x se basa en Ubuntu Noble y cuenta con soporte hasta abril de 2029. Por lo tanto, es un SO que definitivamente quita la preocupación de tener que hacer cambios drásticos pronto.

Más libertad, buen rendimiento y una transición menos traumática

La popularidad de Linux Mint también está relacionada con el rendimiento porque millones de usuarios han reportado que los equipos con Windows suelen llegar a tener ralentización a medida que pasa el tiempo, mientras que Mint ofrece velocidad que se mantiene.

Además de Cinnamon, el proyecto ofrece las ediciones MATE y Xfce, orientadas a equipos con recursos más limitados. Estas variantes permiten aprovechar hardware antiguo sin sacrificar la experiencia general del sistema.

La gestión de aplicaciones es otro aspecto que suele convencer porque ofrece una instalación de miles de programas mediante una interfaz sencilla y organizada.

Por último, es importante saber que Linux Mint no intenta reinventar la forma en que utilizas un PC, sino en hacer que haya una transición más cómoda para quienes llegan desde Windows o simplemente ser una alternativa completa que no sacrifica el rendimiento.

En lugar de obligarte a aprender nuevos flujos de trabajo desde el primer día, te permite mantener hábitos familiares y explorar el ecosistema del pingüino Tux a tu propio ritmo.

Para decirlo de otra manera, esta es una distribución de alta calidad que vale la pena probar si apenas te estás adentrando en este nuevo ecosistema del kernel de Linus Torvalds. Facilidad de uso, estabilidad y rendimiento son todo lo que encuentras aquí.

Además, si te preocupa lo del gaming porque muchos piensan que no es viable por la compatibilidad, la realidad es que tienes herramientas como Proton que facilitan la instalación de tus videojuegos favoritos. Si le das una oportunidad, vas a darte cuenta de que es más increíble de lo que parece.

El dueño de SpaceX dice que el papel en el desarrollo de software es lo que está destacando porque ya hay herramientas de programación asistidas por IA que se han convertido en algo fundamental para millones y Claude es un claro ejemplo de ello.

A medida que avanzan las capacidades de la inteligencia artificial generativa, es normal preguntarse si seguirá siendo necesario programar línea por línea como ocurre hoy o si simplemente todo el mundo le delegará esta tarea a un asistente virtual. Es evidente que la segunda opción tiene más sentido, sobre todo cuando se trata

Elon Musk cree que el software del futuro podría dejar atrás el código tradicional

Elon Musk ha compartido una visión sobre lo que le depara a la tecnología durante los próximos años. La conversación comenzó cuando un usuario de X afirmó: "Pronto el mundo entero funcionará con código que nadie ha leído". El empresario respondió de forma contundente con un "100 por ciento" y añadió otra predicción aún más ambiciosa: "No habrá líneas de software tal como las conocemos, solo código de máquina".

Los asistentes basados en inteligencia artificial ya son capaces de generar funciones completas, sugerir mejoras, corregir errores e incluso construir aplicaciones a partir de descripciones escritas en lenguaje natural. Por lo tanto, lo que Musk plantea es un escenario en el que la interacción humana con el software se alejaría cada vez más de la programación convencional para centrarse en instrucciones, objetivos y resultados.

Eso no significa necesariamente que desaparezca la necesidad de comprender cómo funcionan las aplicaciones. Aunque la IA pueda generar grandes cantidades de código, sigue siendo necesario validar su precisión, detectar fallos y garantizar que los sistemas funcionen de forma fiable. En otras palabras, la escritura manual podría reducirse, pero la supervisión técnica seguiría siendo una pieza fundamental del proceso.

La expansión de las herramientas de programación impulsadas por inteligencia artificial también ha generado dudas sobre el futuro laboral de los desarrolladores. Si determinadas tareas que antes requerían horas de trabajo pueden completarse en minutos, es lógico preguntarse cómo cambiarán las necesidades de contratación dentro de las empresas tecnológicas.

Sin embargo, los datos recientes muestran una realidad más compleja. Según cifras de Indeed Hiring Lab citadas por CNBC, las ofertas de empleo relacionadas con el desarrollo de software en Estados Unidos crecieron cerca de un 15 % entre 2025 y 2026, incluso en un contexto de desaceleración general del mercado laboral. La mayor parte de ese crecimiento provino de puestos de nivel avanzado, y una porción significativa estuvo vinculada directamente a la inteligencia artificial.

Esta evolución sugiere que las compañías buscan perfiles capaces de combinar conocimientos técnicos con el uso eficiente de herramientas de IA. Gracias a esto, hay menos tiempo dedicado a tareas repetitivas y más participación en arquitectura, diseño, pruebas y supervisión estratégica. Para quienes comienzan su carrera, el panorama presenta desafíos adicionales.

El Índice de IA 2026 de la Universidad de Stanford señala una reducción del empleo en ocupaciones altamente expuestas a la IA entre trabajadores jóvenes, incluido el desarrollo de software en niveles iniciales. Aun así, las previsiones a largo plazo siguen siendo positivas: la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos estima que la ocupación de desarrollador de software crecerá un 10 % entre 2025 y 2035.

La cuestión ya no parece ser si los programadores desaparecerán, sino cómo evolucionará su función en una industria donde la inteligencia artificial asume una parte cada vez mayor del trabajo operativo. Adaptarse es la clave para sobrevivir al impacto de la IA.

Distribuciones populares como Ubuntu, Fedora, Arch Linux o Bazzite destacan por sus capacidades generales en cuanto a eficiencia. El kernel ahora está recibiendo un impulso en cuanto a la batería de los portátiles de cualquier gama, y es que las funciones relacionadas con la batería, los ventiladores, los perfiles térmicos o la gestión de la GPU dedicada, con esto se optimizan para alargar la vida útil del portátil y mejorar la autonomía.

Linux 7.4 pone el foco en la batería y la eficiencia energética

Estas novedades se están integrando en la rama "for-next" de los controladores x86 y abarcan fabricantes como ASUS, MSI, HP, Acer, TUXEDO, AYANEO y OneXPlayer. Según informó Phoronix, varias de estas incorporaciones están relacionadas con el control avanzado de la batería y la administración energética del sistema.

Uno de los cambios más importantes afecta a los límites de carga de batería, una función muy valorada por quienes mantienen el portátil conectado durante largas jornadas. Gracias a esta característica, el equipo puede detener la carga, por ejemplo, en el 80 %, reduciendo el desgaste químico de las celdas y ayudando a preservar la capacidad de la batería a largo plazo. Linux 7.4 añade soporte para esta función en equipos como el MSI Katana 15 B13VFK, el MSI GL65 Leopard 9SCXK y la consola portátil AYANEO 2S.

Otra mejora destacada llega a los portátiles ASUS ProArt H7606, donde se introduce un método alternativo para activar o desactivar la GPU dedicada. Esto permite evitar que la gráfica de alto consumo permanezca activa cuando no es necesaria.

La actualización también refleja un cambio en la comunidad Linux: los equipos gaming y las consolas portátiles tienen cada vez más protagonismo. Dos de las incorporaciones más llamativas corresponden al OneXPlayer 3 con procesador Intel y al AYANEO 2S. En el caso del OneXPlayer 3, el controlador OXPEC habilita funciones avanzadas como bypass de batería, límites de capacidad, curvas de ventilación configurables, lectura del tacómetro de los ventiladores y control del botón turbo.

Cuando utilizas el equipo conectado durante sesiones prolongadas de juego o trabajo, se reduce el desgaste de la batería y se genera menos calor. Es una característica muy apreciada en dispositivos portátiles de alto rendimiento y su llegada al kernel principal elimina la necesidad de recurrir a parches externos o soluciones no oficiales.

Linux 7.4 también amplía las opciones de control térmico en varios equipos. El HP OMEN 17-ck1xxx recibe soporte para perfiles térmicos, el Acer Nitro ANV15-51 añade monitorización y control de ventiladores, y los portátiles TUXEDO obtienen compatibilidad mejorada para la retroiluminación del teclado y la barra luminosa integrada. Todo esto forma parte de un esfuerzo continuo por ofrecer una experiencia más completa en Linux sin depender de aplicaciones exclusivas para Windows.

Aunque estos cambios puedan parecer pequeños de forma individual, juntos tienen un impacto importante. Muchos usuarios de Linux han convivido durante años con funciones que estaban presentes en el hardware, pero permanecían inaccesibles desde el sistema operativo. Linux 7.4 reduce esa distancia al añadir soporte nativo para características que mejoran la autonomía, simplifican la gestión energética y permiten aprovechar mejor el hardware comprado.

La versión estable de Linux 7.4 está prevista para finales de diciembre de 2026, tras la apertura de la ventana de integración una vez concluido el desarrollo de Linux 7.3. A veces, el verdadero avance consiste en lograr que tu portátil sea más silencioso, consuma menos energía y conserve mejor su batería durante años.

Muchas incidencias aparentemente inexplicables, que durante años provocaron errores en scripts, aplicaciones y flujos de análisis de datos, tienen ahora una solución integrada directamente en el sistema. Sin embargo, hay un cambio menos llamativo que podría tener un impacto enorme en el trabajo de millones de programadores.

Una gran parte de sus usuarios trabaja en Windows, un entorno donde históricamente existían diferencias de comportamiento respecto a Linux y macOS que podían convertir una tarea sencilla en una sesión de depuración interminable. Con esto, las cosas están cambiando ante las capacidades que tienen Rust y otros lenguajes de programación.

UTF-8 pasa a ser el estándar y elimina una fuente clásica de errores en Windows

La principal novedad para muchos desarrolladores es que Python 3.15 adopta UTF-8 como codificación predeterminada en todas las plataformas. Aunque Linux y macOS ya utilizaban este comportamiento desde hace tiempo, Windows seguía dependiendo en numerosos casos de la configuración regional del sistema. El resultado era una situación familiar para muchos programadores: un script funcionaba perfectamente en un equipo, pero fallaba al ejecutarse en otro debido a problemas de codificación.

El origen del problema estaba en la forma en que versiones anteriores de Python manejaban archivos de texto. Al abrir un archivo sin especificar la codificación, el lenguaje utilizaba la configuración local del sistema operativo. En Windows, esto podía provocar errores al encontrarse con caracteres especiales, comillas tipográficas, letras acentuadas, símbolos matemáticos o incluso emojis incluidos en datos UTF-8. Muchos desarrolladores terminaban preguntándose: “Funciona en Linux, funciona en macOS, pero no en Windows, no lo entiendo”.

La decisión acerca a Python al comportamiento que ya adoptaron otros ecosistemas modernos. Java hizo de UTF-8 su codificación predeterminada con JDK 18, Ruby avanzó en la misma dirección años antes y tecnologías ampliamente utilizadas como Go, Rust, Node.js, JSON, TOML o YAML también giran alrededor de UTF-8. En otras palabras, Python se alinea definitivamente con el estándar que domina la web, las aplicaciones modernas y el intercambio de datos entre plataformas.

Una mejora pequeña en apariencia, pero enorme para ciencia de datos y desarrollo multiplataforma

El cambio puede parecer técnico, pero sus consecuencias son muy prácticas. Durante años, los desarrolladores debían recordar especificar explícitamente la codificación UTF-8 al abrir archivos. Quienes desconocían este requisito corrían el riesgo de encontrarse con errores difíciles de reproducir, especialmente al compartir proyectos entre equipos con sistemas operativos distintos o al trabajar con grandes conjuntos de datos.

La importancia de esta actualización resulta evidente en ámbitos como el análisis de datos, donde Python domina buena parte del mercado. Archivos CSV, JSON, registros de aplicaciones y bases de datos exportadas suelen utilizar UTF-8 de forma predeterminada. Con Python 3.15, muchas tareas de procesamiento funcionan de forma más predecible sin necesidad de configuraciones adicionales, reduciendo la posibilidad de que un proyecto falle simplemente por diferencias entre entornos.

Para ayudar a los usuarios a descubrir las novedades de esta versión, el veterano desarrollador de Python Barry Warsaw, conocido en la comunidad como “Uncle Barry”, publicó whatsnewt, un juego de aventuras basado en terminal que propone 18 rompecabezas inspirados en las nuevas funciones de Python 3.15. Entre ellos destaca “The Encoding Tower of Babel”, una referencia directa al soporte UTF-8. Basta con instalar Python 3.15, ejecutar pip install whatsnewt y lanzar la experiencia desde la línea de comandos. Como bromean algunos miembros de la comunidad, ahora incluso funciona sin sorpresas en Windows.

Estas pequeñas aplicaciones pueden servir para organizar gastos, gestionar tareas diarias o automatizar trabajos sencillos. Hasta hace poco, crearlas requería saber programar o recurrir a un profesional, pero ahora las herramientas de inteligencia artificial permiten desarrollarlas a partir de instrucciones escritas con palabras sencillas, sin necesidad de tener conocimientos técnicos.

¿Qué es el 'vibe coding' y cómo permite crear aplicaciones con inteligencia artificial?

El término 'vibe coding' fue popularizado en febrero de 2025 por Andrej Karpathy, experto en inteligencia artificial y cofundador de OpenAI. Se utiliza para describir una forma de desarrollar programas en la que la persona explica qué necesita y deja que una IA genere el código.

Su funcionamiento es sencillo; por ejemplo, un usuario puede pedirle a una herramienta de IA que cree una aplicación para controlar sus gastos mensuales. El sistema genera el código necesario y permite solicitar cambios mediante nuevas instrucciones, sin necesidad de escribirlo manualmente.

Herramientas como Lovable facilitan este proceso al permitir crear páginas web y aplicaciones a partir de conversaciones con inteligencia artificial. La principal ventaja es que no hace falta dominar un lenguaje de programación para empezar a desarrollar una aplicación. Sin embargo, esto no significa que cualquier programa generado funcione correctamente o esté preparado para utilizarse de forma profesional.

¿Qué riesgos tiene crear aplicaciones con inteligencia artificial?

Aunque el 'vibe coding' facilita el desarrollo de programas, también tiene algunos inconvenientes, ya que el código generado por la inteligencia artificial puede contener errores o fallos de seguridad, especialmente cuando nadie revisa cómo funciona. El problema puede ser mayor cuando estas aplicaciones manejan información personal, contraseñas o datos bancarios. Por ello, los expertos recomiendan comprobar su funcionamiento antes de utilizarlas o compartirlas con otros usuarios.

Por otro lado, surgen dudas sobre los derechos de autor cuando se utiliza la IA para reproducir aplicaciones existentes, estas herramientas pueden generar programas similares a otros, pero eso no significa que cualquier copia pueda comercializarse legalmente. En este sentido, la supervisión humana sigue siendo importante, especialmente en aplicaciones que gestionan datos sensibles o realizan operaciones económicas. Los desarrolladores deben revisar el código, comprobar que funciona correctamente y corregir posibles vulnerabilidades antes de publicar sus proyectos.

Tal y como han informado los medios de este país, la productora Mastiff habría dado acceso a un agente de inteligencia artificial a sus servidores. Después, los archivos con la temporada ya editada desaparecieron.

El estreno estaba previsto para el 22 de noviembre; todo estaba casi hecho, pero el equipo se ha quedado sin la versión final de los episodios y ha tenido que volver a la casilla de salida. De ahí que todo se haya tenido que retrasar hasta 2027.

Eso sí, para su suerte, las grabaciones originales siguen estando. Lo que se ha perdido es el material que ya estaba montado y preparado para su emisión.

TV4 niega que la inteligencia artificial sea la culpable

Teniendo en cuenta la participación de la IA, parece que le habían dado demasiada libertad a este agente y que, por su culpa, todo había desaparecido. Sin embargo, la cadena sueca TV4 afirma que no ha tenido nada que ver.

Tras investigar lo que había pasado, TV4 comenta que el problema se debió a un error humano en la productora Mastiff, no a una inteligencia artificial que hubiera decidido borrar los archivos por su cuenta. La cadena también ha comentado que la copia de seguridad no funcionó como debía.

El problema es que todo este debate de si fue culpa de la IA o no, no sale de la nada. Los medios aseguran que muy probablemente algo tuvo que ver, aunque sea simplemente porque se le concedieron demasiados permisos.

El caso es que esto nunca lo van a reconocer y prefieren que el fallo siga siendo humano. Admitir algo así podría ponerles en una situación un tanto complicada, teniendo en cuenta que, al menos todavía, estas herramientas no están tan asentadas como se piensa en el mundo de las productoras.

Las empresas quieren agentes de IA, pero ¿quién vigila lo que hacen?

Lo cierto es que los agentes de IA, ahora tan utilizados en todo tipo de sectores, están en el punto de mira. Según un informe de MOITI Tech & Business School el 75% de las empresas españolas está preparado para incorporar agentes de IA.

Con esto como base, y con la idea de evitar errores garrafales, siete de cada diez directores de empresas prevén que los trabajadores acabarán dedicándose más a supervisar estos sistemas que a hacer directamente el trabajo que hacen ahora.

La idea es que estos se centren en revisar qué decisiones ha tomado, a qué información ha accedido y si ha cometido algún error por el camino. Al final, por muy poco tiempo que tarden en hacer una tarea, eso no significa que el resultado sea correcto.

De hecho, el mismo informe señala que al 73% de los directivos le preocupan las respuestas falsas o incorrectas que puede generar la inteligencia artificial. Otro 69% incluso tiene dudas sobre las fuentes de los datos que utilizan estos agentes.

Eso es lo que le ocurrió a Christian Schaller, ingeniero de software de Red Hat y colaborador de GNOME. Compró un escáner Plustek OpticFilm 8200i para digitalizar negativos de fotografías de la familia, pero descubrió que el escáner ya no funcionaba con el controlador de Linux que había para ese modelo.

Intentó resolverlo por su cuenta, pero no hubo éxito. Tras meses probando, decidió que quizá la inteligencia artificial podía echarle una mano y decidió probar Claude Code.

Y, teniendo en cuenta que hablamos de un programador, no se limitó a hacer las típicas preguntas que todos hacemos a la IA. Este preparó un entorno en el que la IA podía ver cómo se comunicaba el dispositivo con Windows y comparar esos datos con los de Linux.

Gracias a esto, y en tan solo unas horas, consiguió hacer su primer escaneo desde Linux y, unos días después, tenía una versión mucho más completa, con funciones como el escaneo por infrarrojos.

Claude Code también ha mejorado la cámara de su portátil Lenovo

Esto no se queda aquí porque, viendo que realmente funcionaba, ¿por qué no probar y corregir otros errores? Schaller decidió usar el mismo método con otro problema, y es que la cámara integrada de su Lenovo ThinkPad X1 Carbon Gen 14 Aura Edition no funcionaba.

La cámara utilizaba un sensor Sony IMX471 conectado a un procesador de imagen Intel IPU7. En Linux, las imágenes salían demasiado oscuras, con las esquinas muy sombreadas y un tono amarillento.

Esta vez, Schaller pidió a Claude Code que reutilizara el trabajo anterior para investigar tanto el controlador del kernel de Linux como libcamera, la biblioteca que permite gestionar cámaras y procesar sus imágenes.

La IA ayudó a encontrar varios fallos y fue tan simple como solucionarlos siguiendo sus consejos. En una prueba con poca luz, y tal y como cuenta, el brillo medio de la imagen pasó de 31,1 a 90,9. Los colores también se acercaron más a los de una cámara USB que usó como referencia.

La IA hace el trabajo pesado, pero alguien tiene que comprobarlo

Tal y como siempre comentamos con este tipo de noticias, la ayuda es de la IA, eso es cierto, pero el trabajo, el ingenio y la base siguen siendo 100% humanos.

Cuando un dispositivo no funciona, decirle a una IA que lo arregle sirve más bien de poco. Necesita información que le permita entender qué está pasando y un pequeño hilo del que tirar. En este caso, Schaller le dio la referencia de unos datos que generaba el dispositivo cuando funcionaba perfectamente en Windows.

A partir de ahí, Claude Code podía ver las capturas que le daba, conocer las diferencias entre Windows y Linux, proponer una idea y preparar pruebas.

Lo mejor de todo es que, teniendo en cuenta que hablamos de este universo compartido, el programador ha querido que otros puedan probar el mismo método si les sucede algo parecido. Schaller ha publicado hw-harness en GitHub, un conjunto de herramientas que ya guían un poco el camino.

Pero eso no es todo, porque también ha creado una aplicación llamada Negative Vibes, creada precisamente para digitalizar negativos y diapositivas desde GNOME. Está escrita en Rust y permite ajustar la imagen después del escaneo, invertir los negativos y eliminar polvo y arañazos con el canal infrarrojo si el escáner lo admite.

Pero Schaller quiere dejar algo muy claro y es que la IA no hizo todo el trabajo por su cuenta. Él tuvo que preparar el entorno, dirigir las pruebas y comprobar los resultados.

"La IA se encarga de las tareas tediosas. Esto incluye decodificar capturas, escribir sondas y verificar constantes. Aun así, yo debo tener el hardware físico en mis manos. El hardware real es el único juez. Todas las afirmaciones anteriores se verificaron en el escáner o el ordenador portátil", comenta.

Tras 3 versiones anteriores, cuando Apple la lanzó este semana, parecía que la cuarta beta pública de iOS 27.2 era una actualización menor del próximo sistema operativo de los iPhone 18 Pro, iPhone Duo y compañía.

Apple no ha lanzado iOS 27.1 ni ninguna actualización principal a iOS 27, por lo que puede ser una de las últimas betas antes del lanzamiento de iOS 27.2 en versión estable. Todo ello hace pensar que esta beta 4 tendría cambios muy pequeños, y finalmente así ha sido en términos generales.

No obstante, Apple ha sorprendido con un cambio en el icono de la aplicación de Música, la aplicación nativa de iOS con la que se puede acceder a Apple Music, su servicio de streaming musical.

Música de Apple: de rojo a negro y con otro diseño

El nuevo icono de Música pasa a ser una nota musical negra (sigue siendo la clásica doble corchea) en un fondo blanco, por lo que es la primera vez en su historia que este logotipo carece completamente de color. Aunque es difícil de apreciar, el diseño de la corchea cambia también ligeramente respecto a los años anteriores. Y en tema oscuro, los colores simplemente se invierten.

Todo esto se enmarca dentro de un nuevo diseño de Apple Music, que además de adoptar el blanco y negro y eliminar los tonos rojos anteriores, pasa a tener una nueva tipografía en la que la inicial de Music pasa a ir en minúscula. En el interior de la app y los widgets de música, este rediseño se nota también, ya que se han ido eliminado los detalles en rojo, en favor del blanco, negro y azul.

La aplicación de Música había sido una de las que habían tenido un diseño más estable en el tiempo entre todas las nativas de iOS, ya que en 8 de los últimos 13 años ha tenido prácticamente el mismo aspecto. Entre 2015 y 2020, ya usó un fondo blanco, pero con una nota colorida en azul, rojo y morado degradados.

Es un cambio habitual en todo tipo de servicios, logos y aplicaciones, y en la mayor parte de casos las personas se acaban acostumbrando con el tiempo pese al rechazo inicial. Muchas personas han manifestado por X que no les gusta el cambio, aunque una minoría lo defiende.

¿Qué más ha cambiado en la beta 4 de iOS 27.2?

Al igual que las betas anteriores, la beta 4 de iOS 27.2 trae como gran novedad que es la primera compatible con Siri AI en español. Sin embargo, por motivo regulatorios, el esperado asistente virtual vitaminado con IA de Apple no llegará de momento a Europa, hasta que se resuelva su cumplimiento de la Ley de Mercados Digitales.

Además, Apple ha retirado de esta beta la nueva aplicación de Salud que había implementado en versiones anteriores de 27.2, recuperando la versión actual de este servicio, lo que puede indicar novedades que se retrasan en este apartado.

El gigante tecnológico también ha añadido cambios en su política de transparencia y seguimiento de apps, de manera que en algunos países europeos empezará a preguntar tus preferencias en privacidad una vez al año de forma obligatoria.

Durante los años 80, Stallman trabajaba como programador en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y, como cualquier desarrollador, se enfocada en intentar arreglar problemas que les hicieran la vida más fácil a todos los profesores. El MIT compró una impresora láser Xerox 9700, pero existía un gran problema: si el papel se atascaba o la impresión acababa, nadie recibía una notificación. Así que Stallman se propuso modificar el código para que avisara a todos los usuarios cuando esto sucediera.

Y aquí llegó la primera barrera para el programador. La compañía propietaria del código fuente de la impresora se basó en acuerdos de confidencialidad para no proporcionar el código. En ese momento, Stallman se dio cuenta de que este tipo de código restrictivo había convertido a los desarrolladores en rehenes.

La ética contra la eficiencia para Silicon Valley

El 27 de septiembre de 1983, Stallman anunció el lanzamiento del Proyecto GNU para desarrollar un sistema operativo totalmente libre y, solo 2 años después, creó la Free Software Foundation (FSF) para asentar la filosofía detrás de este movimiento, basado en 4 libertades fundamentales.

Como son: libertad de ejecutar el programa con cualquier propósito; libertad de estudiar cómo funciona y realizar cambios con acceso al código fuente; libertad de redistribuir las copias para ayudar a la comunidad, y libertad de mejorar el programa y compartir esto con todo el mundo.

De esta forma, se concibió el concepto jurídico de copyleft mediante la licencia pública general de GNU, diametralmente opuesto al copyright. Según Stallman, el software privativo suponía directamente una injusticia social.

"El software libre es una cuestión de libertad, no de precio. Para entender el concepto, debes en 'libre' como en 'libertad de expresión', no como en 'cerveza gratis'", con esta frase el desarrollador sintetizó toda su visión filosófica.

Y, durante más de una década esta visión fue la que marcó el desarrollo del software, hasta que Linus Torvalds demostró en los 90 que una gran comunidad mundial de voluntarios podría competir con el núcleo de Linux contra gigantes como Microsoft.

En 1997, Eric S. Raymond, un hacker y ensayista, presentó un trabajo titulado La catedral y el bazar durante una conferencia de Linux en Alemania. En este ensayo, Raymond concebía el modelo catedral como la forma tradicional de desarrollo, mientras que el bazar correspondía a lo que se había visto con la metodología de Torvalds para Linux.

El hacker no hacía mención a la ética ni a la solidaridad, sino que constituía una visión totalmente utilitarista del código, y esto llegó rápidamente a Silicon Valley, con la apuesta de Netscape Communicator –que acabaría en Mozilla– con esta perspectiva para descentralizar su código con fines comerciales orientados a convencer a los inversores de Wall Street.

Los seguidores de Raymond consideraban que la visión de Stallman, asociado a un discurso anticorporación, alejaba a los inversores y a los directivos, por lo que el hacker se reunió con algunas personas clave de la comunidad, como Christine Peterson, cofundador del Foresight Institute.

Esta fue la que propuso adoptar el término open source para diferenciarse ideológicamente de Stallman, y desterrar el término "libre" o "gratis" –free en inglés, un concepto ambiguo para los empresarios–, además de dejar a un lado la carga moralista de la Free Software Foundation. Ahora, la libertad del usuario pasaba directamente a centrarse en la rentabilidad para la empresa.

El choque ideológico que continúa presente en el siglo XXI

A Stallman no le gustó nada estos movimientos, a los que veía más centrados en ofrecer una rentabilidad asegurada a nivel comercial, mientras que se aprovechaba al mismo tiempo todo lo que la comunidad aportaba al desarrollo y mantenimiento del código.

Y así lo expresó: "El movimiento del código abierto busca vender el software a las empresas apelando únicamente a sus beneficios prácticos inmediatos. Atrae a usuarios, sí, pero tarde o temprano esas mismas empresas los invitarán a volver al software privativo si este les ofrece una ventaja técnica puntual. Si no enseñamos a la gente a valorar su libertad, la cambiarán por comodidad al primer postor".

Precisamente, en el siglo XXI, incluso compañías como Microsoft tildaron de "cáncer" la licencia GPL, a la par que compraban plataformas como GitHub, en las que había muchos repositorios con este tipo de licencia. Curiosamente, la profecía de Stallman acabó cumpliéndose, ya que estas empresas habían aprovechado la licencia permisiva del código abierto para posteriormente cerrar el código en plataformas propietarias, apelando a licencias menos permisivas y propias del open source, como MIT, Apache 2.0 o BSD.

Incluso Raymond continuó su batalla dialéctica contra lo planteado por Stallman: "RMS [Richard M. Stallman] y sus seguidores creen en un derecho alienable a toquetear el código y consideran que las limitaciones a ese derecho son moralmente ofensivas. Mis seguidores y yo creemos que la tecnología abierta es simplemente mejor tecnología. RMS está preocupado por la moralidad; yo, por la practicidad".

Por otro lado, cabe destacar que la adopción del open source por grandes empresas ha llevado al crecimiento imparable del software como servicio y a la computación en la nube: las big tech usan miles y miles de líneas de código abierto para ello, pero los usuarios ya no cuentan con el control sobre estas.

En definitiva, toda la industria tecnológica dio la razón a Raymond en el aspecto en que el código abierto funcionaba como la opción más eficiente para construir cualquier tipo de software; pero también a Stallman, ya que esta misma eficiencia técnica no garantiza, por sí misma, la libertad de los usuarios.

El creador de Linux no suele intervenir en este tipo de debates, pero una de sus recientes reflexiones ha llamado la atención porque pone en duda una de las críticas más repetidas contra el sistema operativo de Microsoft durante años: la famosa pantalla azul de la muerte o BSoD que posteriormente se convirtió en pantalla negra de la muerte. La razón se debe a los múltiples errores que se generan en este entorno debido a que hay un tipo de hardware que no es el más adecuado para dicho SO.

Linus Torvalds cree que muchos errores atribuidos a Windows en realidad tenían otro origen

Durante una conversación mientras montaba un ordenador junto a Linus Sebastian, de Linus Tech Tips, Torvalds compartió una visión que rompe con la narrativa habitual sobre los errores BSoD de Windows. Según explicó, una parte importante de los fallos que históricamente se asociaban al sistema operativo de Microsoft podría no haber sido consecuencia directa de errores de software.

"Estoy convencido de que todos los chistes sobre lo inestable que es Windows y la pantalla azul, supongo que ya no es una pantalla azul, un gran porcentaje de ellos en realidad no eran errores de software. Un gran porcentaje de ellos es hardware que no es confiable", es lo que dijo al determinar que cuando existe un problema en la memoria RAM, la placa base o cualquier otro componente crítico, los síntomas pueden manifestarse mediante bloqueos, reinicios o errores del sistema operativo.

En muchos casos, el usuario ve una pantalla azul y asume que Windows es el responsable, aunque el origen real de la avería se encuentre en el hardware. Torvalds aprovechó la conversación para insistir en la importancia de utilizar memoria ECC (Error Correcting Code), una tecnología diseñada para detectar y corregir determinados errores de datos en tiempo real. Este tipo de memoria es habitual en servidores y estaciones de trabajo profesionales, donde la integridad de la información resulta prioritaria.

Según explicó el desarrollador finlandés, contar con ECC contribuye a mejorar la fiabilidad general del sistema y reduce el riesgo de problemas relacionados con errores de memoria. También advirtió que prescindir de esta tecnología puede derivar en fallos difíciles de diagnosticar, ya que los errores de memoria pueden aparecer de forma aleatoria y provocar comportamientos inesperados en cualquier SO.

Justamente esto sucede mientras Linux está ganando popularidad entre usuarios que buscan alternativas tras el final del soporte de Windows 10. Distribuciones como Zorin OS o proyectos orientados al gaming como Bazzite han experimentado un crecimiento notable de interés en los últimos meses.

Aun así, el comentario de Torvalds deja una enseñanza interesante porque suma a la reflexión de que la estabilidad de un ordenador no depende únicamente del software que instalas. La calidad del hardware sigue siendo un factor decisivo, independientemente de que utilices Windows, Linux o cualquier otro sistema operativo.

Antes tenían que aprender a escribir código desde cero y pasar muchas horas resolviendo problemas por su cuenta. Ahora cuentan con herramientas que pueden ayudarles a ir más rápido e incluso algunas empresas les consideran innecesarios porque no tienen las capacidades extra que se necesita ahora de un humano.

Pero toca ponerse las pilas y aprender rápido si quieres estar dentro del juego y que alguna compañía apueste por ti, aunque seas junior.

Sobre este tema ha hablado Brais Moure, programador y divulgador de tecnología, en un vídeo de TikTok. Para este, no se trata solo de saber utilizar la inteligencia artificial, sino de ser capaz de programar por tu cuenta y entender lo que estás haciendo.

¿Qué debe saber un programador junior sobre la IA?

Este experto lo resume todo con una pregunta: "¿Eres capaz de crear software de manera autónoma, con control, fundamentos y con IA?".

Al final, hoy puedes utilizar una herramienta de inteligencia artificial para crear una aplicación sin tener apenas conocimientos de programación. Le explicas lo que necesitas, la IA genera el código y, con un poco de suerte, consigues algo que funciona.

Pero el problema viene cuando quieres añadir una función; aparece un error o el programa deja de funcionar después de hacer un cambio. Ahí es donde se nota si realmente entiendes lo que has creado o si solo has ido siguiendo las instrucciones de una IA.

Por eso, uno de los conocimientos más importantes sigue siendo entender los fundamentos de la programación. No hace falta ser un loco de la programación y memorizar cada comando ni conocer todos los detalles de un lenguaje, pero sí saber cómo funciona el código, cómo se crea un programa y qué estás intentando conseguir con cada parte.

También es importante saber leer y entender el código que genera la inteligencia artificial. Puede parecer que no se ha equivocado si simplemente lo miras por encima y, aun así, tener fallos, utilizar una solución que no encaja o dejar algún problema de seguridad. Aquí es donde tú y tus conocimientos debéis actuar como guía.

Aprender a programar sin depender de la IA: el gran consejo de este experto

El gran riesgo que hay ahora, y no solo en el sector de la programación, es que, como aparentemente la IA sabe hacerlo absolutamente todo, tú, directamente, no aprendes.

Por eso, lo mejor que puedes hacer es practicar también sin ayuda de la IA. Puedes intentar resolver algo por tu cuenta, desarrollar una pequeña aplicación o corregir un error antes de pedirle una solución a una IA.

Después, puedes comparar tu trabajo con el resultado que te da la inteligencia artificial y ver qué ha hecho mejor o qué podrías aprender de ella. Esto, al final, no va de estar en contra de su uso, al contrario.

El problema es que, siendo tan joven, y teniendo a tu disposición esta tecnología, realmente no sabes programar absolutamente nada. Y sí, te vas a acabar estancando, no escalarás nunca y, aún peor, podrías acabar en la calle porque no eres útil.

Además, un programador no se limita a escribir código. También tiene que probar que todo funciona, revisar si hay fallos, mantener el proyecto en el tiempo y asegurarse de que el resultado hace lo que se pide. La IA puede echar una mano en todas estas tareas, pero sigue siendo importante saber qué hay que comprobar y por qué.

Si eres capaz de hacer todo esto, realmente vas a ver cómo la IA puedes usarla a tu servicio y ahí es cuando se va a convertir en algo que te ayuda en tu día a día, te permite tener más tiempo para estar en otras cosas y consigue que tú seas un mejor programador. Pero sin una base potente de conocimientos, estás totalmente perdido.

Ya se está usando de forma masiva para mejorar el currículum, preparar una carta de presentación o practicar las preguntas que podrían hacerte en una entrevista. Y, cuando tienes que enviar decenas de solicitudes, ahorrar tiempo se agradece.

El problema viene cuando la IA deja de ser una ayuda y empieza a hacer por ti aquello que la empresa quiere ver de ti. No es lo mismo utilizar ChatGPT para preparar una entrevista que tenerlo abierto durante la videollamada para que te diga qué responder.

Un reportaje de la BBC precisamente ha querido hablar a fondo de esto, tomando como referencia la experiencia de varios jóvenes que buscan su primer empleo.

Más de 200 solicitudes para conseguir un trabajo

Por ejemplo, en el reportaje se menciona a Tom, un joven de 22 años de Reino Unido, que terminó la carrera de Geografía el año pasado y tuvo que solicitar más de 200 empleos antes de conseguir trabajo como gerente de un restaurante.

En su caso, la inteligencia artificial le ayudó a preparar currículums y cartas de presentación. También la utilizó para encontrar palabras clave que podían encajar con las ofertas y que los sistemas de selección automática podrían buscar al ver las candidaturas.

Eso sí, asegura que no utilizó la IA durante las pruebas de selección ni en las entrevistas, aunque critica que algunas compañías pidan a los candidatos que no utilicen inteligencia artificial mientras ellas recurren a sistemas automatizados para revisar las solicitudes.

Desde luego, si todo esto está bien o no, depende, al final, del uso que le des a la inteligencia artificial. Que ChatGPT, por ejemplo, revise tu currículum es una muy buena forma de saber qué está bien y qué no y aumentar tus posibilidades de contratación.

Ahora bien, que acabe redactando todos los documentos importantes por ti y que los envíes de forma masiva a cientos de empresas ya es otro tema. Además, al igual que te sucede a ti con los correos spam, ten por seguro que las compañías ya saben perfectamente qué está escrito por un humano o por una máquina.

Según una encuesta del Institute of Student Employers (ISE), que agrupa a grandes empresas que contratan recién graduados en Reino Unido, el 92% de las compañías consultadas había detectado o sospechado algún uso de la IA durante los procesos de selección. El año anterior, la cifra era del 85%.

Además, el ISE ya ha comentado que esta situación aumenta la competencia y la presión sobre los jóvenes que buscan su primer empleo. Según sus datos, las ofertas para recién graduados reciben una media de 141 solicitudes cada una.

Su responsable de selección para perfiles júnior reconoce en el reportaje de BBC que no culpa a los jóvenes por utilizar IA para preparar sus entrevistas o esos correos con sus CV que mandan, teniendo en cuenta lo complicado que está el mercado laboral.

Pero esto hace que no todos jueguen con las mismas cartas y algunos se aprovechen de esta tecnología para parecer que están por encima del resto. El problema viene cuando se le contrata y de repente no cumple con absolutamente nada de lo que comentó en la entrevista.

Grandes títulos como GTA VI podrían ser ejecutados incluso antes de que el videojuego sea lanzado oficialmente para PC por parte de Sony. Exclusivos y grandes entregas tal vez sean posibles aprovecharlas al máximo, aunque también es algo que tiene sus contras ante las características que ofrecen las consolas de Xbox.

El proyecto ya está demostrando cierto potencial en rendimiento y destaca porque podría abrir paso a una nueva era que se pensaba que llegaría muchos años después. Si te preguntas cómo es esto posible, los desarrolladores han ido revelando cada vez más detalles sobre el funcionamiento de este programa que definitivamente destaca por su capacidad.

¿Qué es AnyPS5 y por qué no se considera un emulador tradicional?

AnyPS5 es un proyecto de código abierto alojado en GitHub que busca convertir ejecutables de juegos de PlayStation 5 en aplicaciones capaces de ejecutarse de forma nativa en PC, así como si se tratara de Photoshop o un navegador. Esto quiere decir que no es un proyecto que esté buscando hacer exactamente lo mismo que un emulador convencional, sino que reemplaza bibliotecas del sistema de Sony por implementaciones propias.

Con esto, se logra que el software pueda funcionar directamente sobre Windows o Linux. No solo es una forma distinta de hacer estas aperturas de videojuegos que normalmente se usan en PS5, sino que es una estrategia que brinda una mayor eficiencia en el hardware.

Por ese motivo, algunos miembros de la comunidad especulan con que un PC de gama alta podría incluso ofrecer FPS superiores a los de una PS5 en ciertos puntos, aunque esto sigue siendo una teoría que debería ser demostrada posteriormente en los tests correspondientes.

Según la información revelada desde Decrypt, la herramienta ya ha sido utilizada para probar más de 180 títulos de PS5. Sin embargo, solo una parte reducida puede considerarse realmente jugable, pero igual esto irá expandiéndose poco a poco a medida que avance el desarrollo de la plataforma.

En estos procesos, usa inteligencia artificial para acelerar procesos de ingeniería inversa y adaptación de software. Theodore Agranat, director de Web3 en Gunzilla Games, considera que la idea es técnicamente posible debido a las similitudes existentes entre la arquitectura de las consolas modernas y los PC actuales.

A su vez, como muchos expertos, también ha advertido que existe incertidumbre respecto a los resultados finales en producciones de gran escala.

Las expectativas alrededor de GTA VI son un buen ejemplo del entusiasmo que rodea al proyecto. Algunos usuarios creen que AnyPS5 podría permitir ejecutar el esperado juego de Rockstar Games en PC desde su lanzamiento. Aun así, los propios miembros de la comunidad han advertido que existen obstáculos importantes.

Futuras actualizaciones de firmware de PS5, posibles sistemas de protección y gestión de derechos digitales podrían complicar la compatibilidad inicial. También hay que tener en cuenta que sigue como proyecto experimental, aunque se supone que si llega a su máximo, brindaría un sistema de conversión y adaptación de ejecutables (relinker) y bibliotecas del sistema, traducción eficiente de shaders y menor consumo de recursos.

Ya lo hace, pero en un punto sería totalmente estable y viable para múltiples ordenadores compatibles. Eso sí, AnyPS5 no apoya la piratería, más bien la prohíbe y toda aquella persona que llegue a realizar esto tiene que entender que queda bajo su propia responsabilidad.

Ubuntu 26.10, conocida con el nombre de Stonking Stingray, es la nueva versión intermedia de Canonical y llega después de Ubuntu 26.04 LTS. Este tipo de lanzamientos suele servir para sumar tecnologías, cambios en el escritorio y nuevas funciones que posteriormente pueden consolidarse en futuras ediciones de soporte prolongado. Por ese motivo, estas versiones suelen ofrecer una buena fotografía de hacia dónde se dirige el desarrollo de la distribución en los próximos años.

Y es que, más allá de una función concreta, lo mejor de esta edición está relacionado con la sensación de madurez que transmite el sistema. Ya que el objetivo parece haber sido mejorar numerosos elementos cotidianos que los usuarios utilizan constantemente, desde el comportamiento del escritorio hasta las herramientas integradas, reforzando la estabilidad y la comodidad de uso sin alterar la identidad de Ubuntu.

¿Qué cambios tiene Ubuntu 26.10 para convencer incluso a los usuarios más experimentados?

Es importante mencionar que uno de los pilares de esta actualización es GNOME 51. Se trata del entorno de escritorio que ahora incorpora optimizaciones destinadas a ofrecer una respuesta más fluida, animaciones más suaves cuando el sistema está sometido a carga y mejoras en la organización de ventanas y monitores. También se han introducido nuevos ajustes relacionados con la configuración de pantallas, la rotación automática en dispositivos compatibles y la gestión de periféricos.

La accesibilidad recibe igualmente una atención destacada, por lo que esta versión añade diversas mejoras destinadas a facilitar el uso del sistema a personas con distintas necesidades, incluyendo avances en la navegación mediante teclado, mejoras en Orca y nuevas opciones dentro de los ajustes de accesibilidad.

Los cambios alcanzan además a herramientas de uso diario, donde el gestor de archivos ofrece un comportamiento más ágil en determinadas operaciones y una gestión más clara de acciones que implican múltiples archivos. La aplicación de calendario mejora su capacidad de respuesta y reduce el volumen de datos necesario para sincronizar información. A ello se suman avances en escritorio remoto y acceso remoto que amplían los escenarios en los que Ubuntu puede utilizarse.

Sin embargo, Jack Wallen pone mayor énfasis en Myna, que es una de las novedades de Ubuntu 26.10. Esta herramienta introduce funciones de transcripción de voz a texto mediante inteligencia artificial directamente en el entorno Linux, que permite dictar en prácticamente cualquier campo de escritura, ya sea un procesador de textos, el navegador, una aplicación de notas o incluso otras herramientas compatibles.

Canonical diseñó Myna con un enfoque centrado en la privacidad; esto significa que el usuario activa la función mediante un atajo de teclado (Super+J), el audio se procesa en memoria y posteriormente se descarta. Además, la herramienta puede utilizar distintos motores de transcripción, incluidos Whisper, Parakeet y FunASR, con soporte para diferentes idiomas, acentos y configuraciones de hardware.

Canonical utiliza estas versiones para definir el futuro de Ubuntu

Cabe mencionar que las versiones intermedias como Ubuntu 26.10, cuyo lanzamiento oficial se dará el 15 de octubre, desempeñan una función estratégica dentro del calendario de desarrollo de Canonical. Su misión no consiste únicamente en ofrecer novedades a corto plazo, sino también en probar tecnologías y cambios que podrían convertirse en elementos fundamentales de futuras versiones LTS.

Entre las novedades incluidas figura una vista unificada en App Center que reúne información de paquetes Snap y Debian en un mismo lugar, facilitando el acceso a detalles como versiones, permisos o tamaño de descarga. También se incorpora una función capaz de mostrar si un equipo cuenta con certificación oficial para Ubuntu, una característica orientada a mejorar la experiencia de quienes buscan la máxima compatibilidad de hardware.

Es importante aclarar que la opinión de Jack Wallen no convierte automáticamente a Ubuntu 26.10 en la mejor versión jamás publicada, pero sí refleja algo significativo. Y es que después de años en los que muchas distribuciones Linux han centrado sus esfuerzos en añadir funciones llamativas, Canonical parece haber puesto el foco en perfeccionar la experiencia completa. Y en un sistema operativo utilizado a diario, esa suma de pequeñas mejoras suele marcar más la diferencia de lo que cualquier persona agradece.

La serie de actualizaciones realizadas por el equipo destaca que la fecha de lanzamiento oficial de esta edición del querido sistema operativo verde va a darse antes de que termine el año. Los usuarios de Linux Mint deberían estar disfrutando de Adrien con entornos Cinnamon, Xfce o MATE y una base de Ubuntu 26.04 cuando llegue el momento.

No se limita a esto, porque también hay modificaciones internas en el ciclo de programación, las cuales están afectando directamente al abecedario de nombres para identificar los distintos despliegues hechos para el SO. Si eres parte de este ecosistema, es importante que conozcas todos los cambios que llegan porque pueden afectar el rendimiento de tu PC y la manera en la que usas el software.

Un ciclo anual da más margen para innovar en Linux Mint

De la misma manera que Windows 11 26H2 se ha convertido en una de las actualizaciones más importantes desde los inicios del sistema, Linux Mint 27 "Adrien" supone un salto drástico para todo el entorno porque conlleva una serie de cambios que mejoran la capacidad.

Desde sus inicios en 2006 (con “Ada”), la distribución utilizaba exclusivamente nombres de mujer en orden alfabético para sus distintas versiones, algo así como la tradición que tiene Ubuntu al poner títulos relacionados con animales.

Sin embargo, al llegar a la letra Z con “Zena” el año pasado, completaron todo el abecedario, por lo que muchos usuarios comenzaron a preguntarse qué sería de la siguiente edición. Pues bien, esa duda se ha respondido finalmente con la versión 27 y ha comenzado por la A de "Adrien", destacando que se ha vuelto a reiniciar el abecedario, pero con nombres masculinos. Clement Lefebvre afirma lo siguiente desde el blog oficial.

"Estamos asumiendo proyectos e implementando cambios que antes se habrían considerado demasiado grandes o ambiciosos. Tenemos tiempo. No nos sentimos apresurados. El desarrollo se siente sólido y el sistema operativo sigue mejorando".

El propio responsable del proyecto aseguró además que, tras más de dos décadas trabajando en Linux Mint, nunca había visto una cantidad tan elevada de novedades concentradas en una sola versión.

"No creo haber visto nunca tantos cambios y nuevas características implementadas para un solo lanzamiento", señaló. Junto con las nuevas funciones, el equipo también ha dedicado una parte importante de sus esfuerzos a corregir errores, mejorar herramientas internas y avanzar en la compatibilidad con Wayland.

A partir de ahora, la versión reflejará el año correspondiente, por lo que tras Linux Mint 27 llegarán Linux Mint 28 (B) y Linux Mint 29 (C). Además, la distribución estará basada en Ubuntu 26.04 LTS y seguirá disponible en las ediciones Cinnamon, Xfce y MATE.

¿Cuáles son las nuevas apps y funciones que llegan a Linux Mint 27?

Relojes de Clockenstein es una de las características que marcan una diferencia porque se inspira en la misma función integrada en los móviles Android y es que su objetivo se centra en facilitar la configuración de recordatorios recurrentes, permitiendo elegir sonidos personalizados y recibir avisos incluso cuando la aplicación no está abierta.

Lo interesante de esto es que las alertas se muestran mediante un proceso de agente de notificaciones dedicado para que puedan mantenerse en segundo plano sin depender de que la ventana principal permanezca activa.

Cabe destacar que Relojes no es la única cosa que se agrega, porque el equipo confirmó que trabaja simultáneamente en otros tres proyectos que ya se encuentran en la recta final de desarrollo. Son Superlight, Unfold y Velocitty, pero todavía falta mucho trabajo para que sean finalizadas.

Por ahora, Linux Mint no ha revelado todos los detalles sobre estas herramientas, aunque adelantó que compartirá más información próximamente, por lo que hay que estar atentos a todas las publicaciones que se anuncian desde la página oficial de la distribución.

Este enfoque demuestra que la distribución está apostando por ampliar su catálogo de aplicaciones propias y reforzar su identidad dentro del ecosistema Linux, una estrategia que podría convertir a Linux Mint 27 en uno de los lanzamientos más relevantes de la historia reciente del proyecto.

Linux Mint ha abandonado su tradicional ritmo de lanzamientos semestrales para adoptar un modelo anual. La decisión, según explicó el fundador del proyecto, no fue sencilla, pero ya está dando resultados.

Hasta ahora, las normas del kernel de Linux exigían una etiqueta llamada Assisted-by: para indicar que una inteligencia artificial había ayudado a preparar un parche. Todo esto se basa en la transparencia, en dejar constancia de que algo cuenta con la ayuda de la IA para que los revisores puedan tenerlo en cuenta y nadie se agencie trabajo que no es 100% suyo.

El problema es que los principales responsables del desarrollo de Linux están estudiando eliminar esa obligación. El cambio plantea eliminar la etiqueta, después de que, según lo que se ha publicado, los responsables del proyecto alcanzaran un consenso para dejar de exigirla durante la Linux Maintainers Summit celebrada en Praga.

Creen que exigir una etiqueta específica ya no tiene demasiado sentido. El problema es que Linus Torvalds ha defendido a capa y espada que, aunque estas herramientas pueden ser útiles, es necesario conocer la fuente de cara a una revisión o un posible cambio.

Para los que quieren eliminarla, argumentan que no siempre es fácil establecer hasta qué punto una IA ha contribuido a un cambio: puede haber generado una parte del código, sugerido una solución, ayudado a encontrar un error o participado en las pruebas.

Para ellos, el debate ahora está en si una etiqueta obligatoria sigue siendo la mejor forma de acreditar su participación en un proyecto como el kernel de Linux. Por ahora, comentar que todo está en el aire y, por el momento, no hay algo fijo.

Linux ha tratado los fallos de la IA como información pública

Contar con esta etiqueta ha servido, y está sirviendo, como exposición de cara a los cientos de parches que reciben cada día, y que deben ser obligatoriamente revisados por los mantenedores del kernel.

Esto es algo que se estableció hace pocos meses. Hartos de perder horas con el mismo error clonado por veinte robots diferentes, las personas al mando de Linux tomaron medidas para acabar con esto.

Es por eso que cada fallo que ha sido detectado mediante una inteligencia artificial ya no se considera secreto por definición y se prohíbe su envío a la lista privada. Quieren que la transparencia sea máxima para que la gente no envíe decenas de errores encontrados en minutos con una IA.

Torvalds ha dejado claro que gestionar estos avisos automatizados de forma anónima es una pérdida de tiempo que solo empeora la carga de trabajo, por lo que todo reporte automatizado se ha estado derivando directamente a los foros abiertos para que la propia comunidad los descarte.

El creador de Linux ha explicado que no quiere desanimar a la gente a usar la IA como apoyo, pero exige que se haga con cabeza. Si un robot encuentra una línea de código sospechosa, lo verdaderamente útil no es enviar un informe rápido y apuntarse el tanto; lo que aporta valor real es analizar el problema como lo haría un humano.

Linus Torvalds ya ha utilizado inteligencia artificial para programar

La postura de Linus Torvalds sobre la IA es más práctica de lo que podría parecer, pero quizá no esté muy de acuerdo con que esta etiqueta desaparezca y la IA comience a actuar como una sombra. El creador de Linux no se opone a estas herramientas y ya las ha utilizado para trabajar en el kernel, pero siempre le ha dado crédito.

De hecho, acaba de usar Claude Code para preparar una serie de parches para mejorar el rendimiento de Linux. Según explicó, la IA le ayudó con el código, las pruebas, la revisión y el primer borrador de la documentación, siempre bajo su dirección.

Pero esto no es todo, porque Torvalds también ha utilizado herramientas de IA para entender mejor una parte del código de Linux. Durante ese proceso, encontró varios errores antiguos y algunos de ellos estban ahí desde 2013. Todo esto, eso sí, dejando siempre claro que la IA ha jugado un papel importante en todo el proceso.

La hoja de ruta de esta evolución del sistema operativo llama la atención porque hay diversas novedades que están por llegar y hacen una verdadera diferencia ante la competencia.

Como es de esperarse tras llamar a la edición 26.10 Stonking Stingray, 26.04 Resilient Rhino o 25.10 Questing Quokka, la próxima ya tiene su título clave, curiosamente vinculado a la era de los dinosaurios.

A su vez, se añade la esperada fecha de lanzamiento y el ciclo de desarrollo que está marcando el camino para que finalmente llegue a integrarse en el SO principal.

Ubuntu 27.04 “Tenacious T-Rex” ya tiene nombre y calendario oficial

Es oficial, esta edición ya cuenta con su propio nombre. Canonical ha confirmado que la 27.04 llevará el título clave "Tenacious T-Rex" (T-Rex Tenaz), convirtiéndose en la versión número 46 de la historia de Ubuntu.

La compañía también ha fijado su fecha de lanzamiento para el 22 de abril de 2027, una fecha que ya aparece dentro de la planificación oficial del proyecto.

A diferencia de una edición LTS, la 27.04 será una versión provisional. Eso significa que recibirá actualizaciones de software y seguridad durante nueve meses, con soporte previsto hasta enero de 2028.

Esta variante abandona la seguridad típica de las ediciones a largo plazo para entregar compilaciones actuales directamente a los desarrolladores y usuarios que siguen el software libre.

El ciclo de desarrollo arrancará oficialmente el 22 de octubre de 2026, momento en el que está prevista la carga inicial de herramientas y paquetes basados en Ubuntu 26.10 "Stonking Stingray".

A partir de ahí comenzará un proceso de evolución constante que servirá para integrar nuevas funciones, corregir errores y preparar la plataforma para su llegada en abril de 2027.

La hoja de ruta de Tenacious T-Rex es más impresionante de lo que parece

El cronograma preliminar revela varias fechas importantes para quienes acostumbran probar versiones en desarrollo. La beta pública de Ubuntu 27.04 estará disponible el 29 de marzo de 2027, permitiendo que la comunidad evalúe cambios, detecte problemas y contribuya a mejorar la estabilidad antes del lanzamiento final.

Además, Canonical ha programado dos semanas opcionales de pruebas comunitarias para el 24 de diciembre de 2026 y el 4 de marzo de 2027. Dentro del calendario también destacan las fases de congelación del desarrollo. La etapa Feature Freeze está prevista para el 25 de febrero de 2027, fecha a partir de la cual ya no se incorporarán nuevas funciones importantes.

Más adelante, la congelación del kernel el 25 de marzo y el bloqueo final (Final Freeze) el 15 de abril darán paso a la etapa de depuración intensiva, clave para corregir fallos y pulir la estabilidad general del sistema antes del lanzamiento de la versión beta el 29 de marzo y el despliegue final en abril.

Aunque Canonical aún no ha detallado las novedades técnicas que acompañarán a Tenacious T-Rex, las previsiones apuntan a la integración de GNOME 52, cuyo lanzamiento está programado para el 17 de marzo de 2027.

En el apartado del kernel, diversas estimaciones sugieren que podría utilizar Linux 7.6 si la empresa mantiene su estrategia reciente de adoptar las versiones más nuevas disponibles.

Por ahora, estas expectativas permanecen sujetas a cambios y habrá que esperar a las primeras compilaciones diarias para conocer con mayor precisión la dirección que tomará Ubuntu 27.04.

Lo bueno es que ya se sabe el próximo gran salto de la popular distro púrpura y es posible que se sigan viendo progresos en cuanto al tema de inteligencia artificial, Rust y características especiales.

Si eres de Windows 11 o macOS y estás pensando en probar un sistema nuevo, tal vez este sea el ideal porque es uno de los más completos, al igual que lo que ofrecen Linux Mint o Fedora.

Ahora se ha podido saber que este está trabajando en algunos cambios para mejorar el rendimiento de Linux, en concreto, cuando varios hilos leen pequeñas cantidades de datos de un mismo archivo al mismo tiempo. En estos casos, el sistema se encuentra con un cuello de botella que afecta al rendimiento.

Para tratar de solucionarlo, ha creado una nueva rama de desarrollo en su repositorio de Linux llamada noref-filemap-read-with-llm. El nombre ya da una pista de que ha utilizado un modelo de lenguaje para ayudarle con el trabajo. En concreto, ha usado Claude Code, la herramienta de programación de Anthropic.

Lo cierto es que esto no es la primera vez que Torvalds prueba la inteligencia artificial. Ya había hablado de su utilidad para depurar código del kernel y también había probado herramientas de programación asistida por IA en sus proyectos. Sin embargo, sí que es la primera vez que la usa para hacer cambios en el propio núcleo de Linux.

Claude Code ha ayudado a Linus Torvalds con el código y las pruebas

Tal y como este ha comentado, el creador de Linux explica que Claude Code le ayudó a preparar el código, los programas de prueba, la revisión de los resultados y hasta el primer borrador del texto.

"El código, los programas de prueba, la revisión de lo anterior y el primer borrador de este texto se hicieron con un asistente de programación basado en un modelo de lenguaje, Claude Code, bajo mi dirección. Las mediciones se realizaron en mi máquina", explica Torvalds.

Con esto, deja bastante claro que la figura del profesional es vital para comprobar que realmente el código que genera es útil y no rompe otras partes del kernel. Se ha dedicado más a usarla como apoyo y, por supuesto, aún queda trabajo por hacer.

El siguiente será ver si Torvalds finalmente añade estos parches durante la próxima ventana de integración de Linux 7.4. Hasta que eso ocurra, y de momento, no se puede decir que hasta su creador ya ha usado la IA para mejorar el kernel de su propio sistema operativo.

Pero, desde luego, queda claro que esta tecnología ya no es para Torvalds lo que era hace cinco meses. Si bien es cierto que aún le sigue generando dudas, sobre todo cuando se reciben cientos de posibles mejoras del kernel hechas con IA que toca revisar una a una (y la mayoría son un desastre), tiene claro que su potencia, bien usada, puede darle a Linux un gran lavado de cara.

Sin ir más lejos, también ha usado esta tecnología para entender código y, finalmente, comprobar fallos de más de 10 años en Linux. Tal y como razona, si defiende que los desarrolladores utilicen herramientas de inteligencia artificial cuando pueden ayudarles, también tiene sentido que las use él mismo.

Google acaba de anunciar una nueva terminal para Linux en su sistema operativo Googlebook OS, lo que permitirá escribir líneas de comando de Linux a cualquiera, sin necesidad de tener el software de Linus Torvalds instalado en tu ordenador como pasaba hasta ahora en Chrome OS, el software anterior que ya tiene fecha de caducidad, que obligaba a crear una partición, un proceso complejo y laborioso.

En la actualidad, acceder a la línea de comandos del sistema es muy importante para muchas personas, en especial para los desarrolladores, pero con la llegada de la inteligencia artificial cada vez hay más perfiles no técnicos que lo necesitan para realizar su trabajo.

De la misma forma que los usuarios de Windows cuentan con un subsistema de Linux desde hace ya varios años, WSL, Google quiere que los Googlebook sean una buena opción como portátiles de profesionales para los trabajadores que requieren acceso a Linux.

Por ello incluirá su terminal de comandos preinstalada, como ha confirmado en un comunicado, en el que también ha dado detalles sobre su funcionamiento, ya que se encuentra aún en fase previa y en la que espera ir añadiendo funciones adicionales con el tiempo.

Linux como máquina virtual

Al utilizar la terminal de comandos de Linux que estará presente en los Googlebook, los usuarios en realidad trabajan con una máquina virtual de Linux desde su ordenador con GoogleBook OS, el sucesor de Chrome OS.

Al igual que una terminal normal, esta muestra todos los comandos dentro de una sandbox aislada en forma de una máquina virtual Linux. Al estar en un entorno separado, esto protege los archivos y el sistema del usuario y limita los permisos solo a lo que elige el usuario.

Los mayores beneficios de utilizar la terminal de Linux de Googlebook pasan por poder utilizar aplicaciones para diferentes entornos al mismo tiempo, incluyendo Debian y herramientas de compilación comunes como `apt`, `git` y `ssh`, así como realizar prototipos de apps en lenguajes como Node.js, Python, Ruby, Go y Rust.

Google lo ha recomendado especialmente para las personas que trabajan con la ayuda de agentes de IA como Antigravity, que a menudo necesitan acceder a la terminal para automatizar tareas o crear aplicaciones, aunque el propio usuario no tenga conocimientos técnicos.

Como próximos pasos, la compañía californiana asegura que la máquina virtual Linux en Googlebook tendrá en el futuro memoria dinámica y escalado de almacenamiento, así como aceleración de GPU y NPU para ejecutar trabajos de inteligencia artificial más potentes en local.

El propio Torvalds ha explicado esta decisión en un mensaje publicado junto a varios cambios para el núcleo de Linux. Tal y como razona, si defiende que los desarrolladores utilicen herramientas de inteligencia artificial cuando pueden ayudarles, también tiene sentido que las use él mismo.

En este caso, la IA le ayudó a reorganizar el código y a dividir algunas funciones grandes en partes más pequeñas y fáciles de leer. Esto no significa que el modelo solo buscase errores de forma automática. El objetivo era entender mejor cómo funcionaba esa parte del sistema y hacer que le fuese más sencillo revisarla.

Una vez que el código estuvo más claro, se ejecutó un conjunto de pruebas en un entorno de usuario, fuera del núcleo del sistema operativo. El problema es lo que encontraron: tres errores que estaban en el kernel desde hace más de 10 años.

Tres fallos que estaban en Linux desde 2013

Según explicó Torvalds, los tres fallos que se encontraron se remontaban al primer cambio que introdujo esta biblioteca en Linux, allá por 2013.

Eso significa que habían estado ocultos en el código durante más de una década sin que se detectaran en este proceso de revisión.

Lo cierto es que todo esto no quiere decir que los usuarios de Linux hayan tenido problemas ni que el sistema llevara todos estos años funcionando mal o de forma insegura. Estos problemas, aunque antiguos, no suponen un riesgo.

Eso sí, no todo el mérito es de la IA. El proceso también dependió del aviso inicial de un desarrollador, Nils Ollrogge, del trabajo de revisión de Torvalds y de las pruebas ejecutadas sobre el código. La herramienta sirvió para hacer todo más entendible, identificable y, finalmente, acabar con el problema.

La previsión es que estos cambios se incluyan durante el siguiente periodo de integración de cambios, correspondiente al desarrollo de Linux 7.4.

Linus Torvalds cada vez habla más de utilizar IA para programar

Resulta curioso ver cómo Torvalds ha ido cambiando poco a poco de opinión. Hace tan solo cinco o seis meses se posicionaba totalmente en contra de su uso, aunque nunca se ha posicionado como alguien que odia esta tecnología.

El problema estaba en esos desarrolladores que usaban esta tecnología para enviar potenciales fallos del kernel por decenas.

Esto llegó a tal punto que incluso empezó a generar caos durante el ciclo de pruebas de la versión Linux 7.0, cuando los coordinadores del sistema vieron que algo no estaba yendo como siempre. El número de avisos por errores en el código se había disparado como nunca, pero la inmensa mayoría eran fallos absurdos, aspectos que no afectaban al rendimiento y que no justificaban retrasar el lanzamiento del software.

Linus sospechó de inmediato que detrás de esa enorme cantidad de informes clónicos no había humanos picando código, sino personas lanzando herramientas de IA sin control para escanear el sistema en busca de logros fáciles.

Sin embargo, supo poner orden a tiempo. Exigió que todos esos fallos que se mandaban tuviesen etiqueta como que está generado con IA y, poco a poco, empezó a entender que sus beneficios superaban a sus deventajas.

Hasta tal punto ha llegado todo esto que ahora Linus Torvalds aprovecha cada momento para mostrar que apoya el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo y mantenimiento del kernel.

Sin ir más lejos, hasta los propios desarrolladores ahora están empezando a plantearse cómo explicarle a la IA y los agentes que actúan por su cuenta las reglas específicas que deben seguir. Y la solución que se está estudiando es crear un archivo pensado directamente para ellos.

La idea es que los agentes de IA no tengan que ir a ciegas cada vez que se les pide una tarea. En lugar de eso, podrán consultar unas instrucciones preparadas para ayudarles a trabajar con el código de Linux y seguir las normas del proyecto.

Buscan, en concreto, ayudar a la IA a ver qué cambio anterior del código provocó un error que ahora se quiere corregir. No pretende cambiar la forma en la que funciona Linux ni añadir nuevas reglas al código. Simplemente se encarga de decirle a la IA dónde están las normas que debe consultar antes de ponerse a tocar el kernel.