En los últimos tres años, las empresas compraron IA de forma similar a como adquieren Microsoft 365: tarifa fija, gasto por línea, junto a facturas de Zoom y sin preguntas complicadas. Los responsables de presupuesto quedaban satisfechos, el equipo de TI marcaba un casillero y, en algún lugar de una división de producto, los ingenieros empezaban a hacer cosas que la financiación no llegaba a comprender plenamente. Esa era la realidad. Ahora, con cambios recientes anunciados por Anthropic y GitHub Copilot, el modelo de consumo de IA ya no es el mismo. El 14 de mayo, Anthropic anunció que separa el uso agentic de su suscripción Claude y lo coloca detrás de un pool de créditos medidos; efectivo a partir del 15 de junio. GitHub Copilot pasará a créditos de IA basados en tokens a partir del 1 de junio. Las licencias empresariales heredadas de Anthropic se están retirando en las renovaciones. Y un cambio de tokenización en Claude Opus 4.7 ya ha aumentado facturas API en algunos casos hasta un 27%, sin cambios visibles en la página de precios publicada. El elemento que se cuenta ha cambiado. No el precio por unidad, sino la unidad misma. Esa distinción, significativa, raramente ha sido considerada por las juntas de adquisiciones, que estaban habituadas a una facturación estable. La mayoría de CFOs ni siquiera son conscientes de esto aún. Las facturas están llegando, y pronto serán inevitables. Uber agotó su presupuesto AI para 2026 en abril. Su CTO dijo a The Information que está “de nuevo en el tablero de dibujo”. La encuesta más reciente de KPMG indica que las empresas de EE. UU. proyectan un gasto promedio en IA de 207 millones de dólares en los próximos doce meses, casi el doble que hace un año. Los datos de Goldman Sachs muestran que las grandes corporaciones ya superan con creces los presupuestos de IA. Marc Benioff, CEO de Salesforce, estima que la factura de Anthropic de su compañía rondará los 300 millones este año y comentó que desearía existir un “enrutador inteligente” para decidir qué consultas requieren los modelos más potentes y costosos, frente a las que pueden gestionarse con opciones más económicas. Meta ha eliminado su tablero interno de tokenización y Microsoft ha cancelado el acceso a Claude Code para personal en varias divisiones clave. Este enfoque tiene una lectura más amplia: el aspecto clave no es qué están haciendo Anthropic y OpenAI, sino qué ocurre en el extremo de la factura. ¿Qué hace el director financiero cuando la factura de IA se duplica a mitad de año con treinta días de aviso y sin posibilidad contractual de recurso? ¿Qué hace la directora jurídica cuando revisa un acuerdo de proveedor y descubre que fue redactado sobre una plantilla SaaS que no contempla tokenización, derechos de auditoría, cláusulas de cambio de precio ni una salida realmente practicable? La analogía adecuada no es con software, sino con electricidad. Al comprar electricidad, conocemos la tarifa por unidad, podemos leer el medidor, el contrato ofrece períodos de preaviso y protección ante cambios de tarifa, y existe un regulador que opina sobre lo que pueden hacer los proveedores. Esta infraestructura de TI no existe aún para el consumo de IA. Las empresas firmaron acuerdos cuando el uso era plano y predecible. Ahora el medidor está en marcha y, en muchos casos, el contrato no ofrece visibilidad sobre la velocidad de consumo, ni derecho a cuestionar la lectura, ni una salida significativa cuando los números dejan de tener sentido. El costo de la “propiedad de IA” en una empresa sin FinOps ni control de proveedores es hoy un verdadero lío. El uso se reparte entre equipos, a menudo sin aprobación, en tarjetas departamentales que nunca llegan a compras centralizadas. La factura de IA no es una factura aislada: son quince facturas dispersas en informes de gastos y presupuestos de IT shadow, sin conexión entre sí. La primera vez que muchos equipos financieros ven el cuadro completo es cuando alguien reúne los datos y lo dice en voz alta. Ese momento está llegando para muchas empresas en agosto. Las compañías que están frenando el gasto —limitando quién puede acceder a herramientas agentic, restringiendo el uso de los modelos más avanzados, cancelando licencias — no lo hacen porque IA haya dejado de funcionar. Lo hacen porque el modelo de costo ha roto el caso de negocio y los contratos no ofrecen poder de negociación. A partir de ahora hay que exigir determinados elementos al contratar IA. Provisiones reales de aviso de cambios de precio: avisos con antelación suficiente antes de que la arquitectura de precios cambie. Cláusulas de estabilidad de tokenización: compromiso de que la forma de contar el consumo no cambiará sustancialmente sin renegociación. Derechos de auditoría sobre los datos de consumo. Términos de salida y portabilidad que no requieran una batalla legal para invocarlos. ¿Los contratos existentes tienen dientes cuando la medición cambia debajo de ellos? Mi sospecha es que la mayoría no, porque nadie que redactó acuerdos de IA en 2023 o 2024 anticipó que la unidad de consumo sería un objetivo móvil. La sincronización temporal importa. La trial de Codex de OpenAI y el incremento de capacidad del 50% de Anthropic caducan a mediados de julio. La ventana de uso subvencionado y de alta capacidad está abierta ahora mismo. Las facturas llegarán en agosto. Los equipos de finanzas que aún no han hecho una revisión de su gasto en IA están a punto de hacerlo, les guste o no. ¿Qué deben hacer las áreas financieras y legales a partir de ya? Primero, reconocer que el gasto en IA necesita una gestión comparable a la de un servicio público. Segundo, establecer una función FinOps y un marco contractual que trate la IA como una utilidad: visibilidad de consumo, asignación clara de costos por producto o unidad de negocio, gobernanza de adquisiciones y procesos de revisión periódica. Tercero, exigir la claridad en contratos sobre alimentación de tokenización, cambios de política y derechos de salida. Cuarto, planificar para agosto: revisar presupuestos, identificar responsables y preparar escenarios de escalamiento o contención de costos. En resumen, la era de la factura plana ha terminado. La pregunta para las empresas no es si gastar más o menos en IA, sino si están preparadas para entender y gestionar ese gasto cuando el consumo se mueve y los contratos ya no ofrecen palos en las ruedas adecuadamente. Esto requiere un enfoque estructurado: una relación de suministro bien definida, una función FinOps robusta y contratos redactados con la mentalidad de adquirir un servicio público, no solo software. El objetivo es claro: que las empresas puedan enfrentar la realidad de un consumo dinámico, con reglas transparentes y salidas viables cuando el valor ya no compense el costo. Hemos destacado las mejores herramientas de finanzas personales para soportar este cambio. Si quieres saber más, te invitamos a explorar Perspectives de TechRadar Pro para conocer experiencias y enfoques de liderazgo en tecnología. Este artículo se enmarca en ese canal, y las opiniones expresadas pertenecen al autor. Si te interesa contribuir, consulta la información disponible sobre cómo enviar tu historia a TechRadar Pro.
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Author Archives: Frank Cisco
La evolución del rol del desarrollador en una era impulsada por la IA
- Microsoft refuerza una visión en la que la edad de escribir código podría estar llegando a su fin
- Los agentes de IA asumen cada vez más tareas de escritura de código
- Sin embargo, la verificación humana sigue siendo crucial, ya que la precisión de los modelos de IA aún no alcanza un nivel óptimo
El ingeniero de Microsoft, David Fowler, ha insinuado que “la escritura de código está absolutamente acabada”, argumentando que los desarrolladores tradicionales están quedando prácticamente obsoletos en un mundo impulsado por la IA.
Esta opinión ha provocado un intenso debate en la sección de comentarios, con opiniones divididas. Las implicaciones de la declaración de Fowler sugieren que el papel de los desarrolladores está evolucionando, más que desaparecer por completo.
Las funciones profesionales están cambiando rápidamente: se empieza a dar más peso a la supervisión y la revisión, con desarrolladores que guían a los agentes de IA, verifican salidas y ajustan parámetros, en lugar de escribir código desde cero.
Los desarrolladores no están obsoletos, pero su rol está experimentando cambios sustanciales
La IA ya no se limita a generar líneas de código: herramientas agentic como GitHub Copilot demuestran que la IA puede gestionar buena parte del flujo de trabajo, incluyendo la construcción del software, la ejecución de pruebas y la detección de fallos, antes de que el proyecto llegue a la revisión humana.
Microsoft está posicionando su plataforma Aspire para ser cada vez más compatible con agentes, con la versión 13.2 que introduce soporte para MCP y una CLI amigable para agentes.
Ya en 2025 se sabía que, según comentarios del CEO Satya Nadella, aproximadamente un 30% del código de Microsoft era generado por IA; es razonable pensar que esa cifra podría ser incluso mayor hoy.
En paralelo, un estudio de investigadores de Microsoft encontró que la precisión disminuye a medida que una tarea se alarga, incluso para modelos de frontera. CodeRabbit también señaló que el código generado por IA contiene, en promedio, 1.4 veces más problemas críticos y 1.7 veces más problemas mayores que el código generado por humanos. Veracode advirtió que el 45% del código generado por IA presenta fallos de seguridad, pese a parecer apto para producción.
Aunque los modelos seguramente mejorarán con el tiempo, los errores seguirán existiendo; por ello, si bien la afirmación de Fowler acerca de que la escritura de código está terminada puede ser discutible, el papel del desarrollador humano no lo está.
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Surfshark refuerza su ecosistema de privacidad: compra de Optery y expansión de su cobertura de data brokers
Surfshark, la empresa detrás de uno de los servicios de VPN mejor valorados, amplía de nuevo su huella en privacidad al completar la adquisición de una participación mayoritaria en Optery, un especialista en eliminación de datos con base en Estados Unidos. Esta operación añade una quinta marca a su creciente ecosistema de ciberseguridad y refuerza su capacidad para controlar la huella de datos de los usuarios en la era digital.
El anuncio, realizado el 7 de septiembre, sitúa a Optery junto a los miembros actuales del grupo Incogni, Ironwall y HeyPolo. Aunque los términos financieros no han sido hechos públicos, la operación subraya una tendencia clara hacia la consolidación en el floreciente sector de eliminación de datos.
Para un grupo construido alrededor de la privacidad en línea, adquirir otra empresa que se dedica a eliminar datos de data brokers encaja de forma natural y señala un nuevo paso en la consolidación sostenida de este sector en crecimiento.
Surfshark – el mejor VPN económico
Surfshark es un VPN rápido y fácil de usar que ofrece precios competitivos. Su plan de dos años Starter tiene un costo muy atractivo, y Surfshark One añade antivirus, monitoreo de brechas de datos y herramientas de identidad alternativa a un precio cercano al de 2,79 USD al mes.
Qué aporta Optery
Optery es un servicio de eliminación de datos centrado en Estados Unidos que identifica y elimina información personal de data brokers, sitios de búsqueda de personas y resultados en motores de búsqueda. Surfshark destaca su tecnología de escaneo especializada, informes con capturas de pantalla y su amplia cobertura de data brokers en EE. UU.
En nuestra revisión de Optery, lo calificamos como una de las herramientas de eliminación de datos más fuertes de 2026, valorando su informe transparente de antes/después y su útil nivel gratuito. Por ahora, Optery opera solo en EE. UU. y Canadá, con planes de expansión internacional anunciados.
NEW: Leave No Trace — Un boletín semanal sobre privacidad digital y vigilancia en línea.
Por qué Surfshark dio este paso
Surfshark presenta la adquisición como una respuesta a la creciente demanda de control de datos en un mundo impulsado por IA, donde la información personal aparece cada vez más en resultados de búsqueda y resúmenes generados por IA. El mercado de data brokers se proyecta que superará los 440 mil millones de dólares para 2032, lo que convierte a los servicios de eliminación de datos en una apuesta valiosa a largo plazo.
«En Surfshark Group, nuestro objetivo es empoderar a las personas para que tomen el control total de sus vidas digitales», dijo Vytautas Kaziukonis, fundador y presidente del consejo de Surfshark Group.
Optery es la segunda adquisición del grupo, tras la compra de Ironwall en 2024, un servicio de eliminación orientado a empleados gubernamentales y ejecutivos. Surfshark, por su parte, fusionó con Nord Security en 2022, por lo que la expansión mediante consolidación ya es una estrategia consolidada.
Qué significa para los usuarios de Surfshark
En los próximos meses, Optery mantendrá su operación de forma independiente, con sus propios equipos, productos y tecnología, sin migraciones o integraciones inmediatas en la oferta existente. A largo plazo, la operación permitirá ampliar la cobertura de data brokers, profundizar en el conocimiento de las eliminaciones relacionadas con búsquedas y acelerar el lanzamiento de nuevas herramientas de privacidad en el grupo. Combinando la experiencia de Optery en EE. UU. con la escala global de Incogni, es probable que ambas plataformas se vuelvan más potentes.
«Al consolidar nuestro conocimiento con Incogni, Ironwall y Surfshark, podemos colaborar de forma más amplia para ofrecer una protección aún mayor a nuestros usuarios», comentó Lawrence Gentilello, CEO y fundador de Optery.
Este anuncio se alinea con una visión de largo alcance para reforzar la protección de datos y la gobernanza de la información en un entorno cada vez más complejo y regulado.
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La promesa y el peligro de la IA en la creatividad audiovisual
La discusión sobre la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la industria creativa se ha intensificado en los últimos años, y se convirtió en tema central en el simposio The Future of… Creativity, celebrado en Venecia. Figuras de alto perfil, entre ellas George Clooney y Maggie Gyllenhaal, aportaron reflexiones contundentes sobre hasta qué punto la IA puede transformar la forma en que se producen películas, cortometrajes y otros contenidos, y qué significa eso para la confianza del público frente a imágenes y voces que, a ojos humanos, parecen reales.
Clooney advirtió sobre los deepfakes cada vez más convincentes, que podrían presentar a líderes mundiales o figuras públicas en situaciones que nunca ocurrieron. Esta posibilidad plantea preguntas difíciles: ¿cómo discernir la veracidad de un video cuando la tecnología puede recrear con gran fidelidad lo que nunca existió? La conversación no se limitó a la tecnología en abstracto; se exploraron impactos prácticos en la autoría, la autenticidad y la credibilidad de las pruebas visuales en una era de evidencias digitales cada vez más manipulables.
Durante el encuentro, la moderadora Emily Maitlis invitó a Clooney a reflexionar sobre el miedo a la sustitución actoral. Clooney reconoció que, si bien ciertos aspectos del oficio podrían verse afectados, también subrayó un desafío central: la creación de una verdadera estrella de cine es un proceso complejo, intrincado y, en muchos sentidos, inseparable de la interacción humana, la interpretación y la química entre actores y directores. En otras palabras, la IA podría cambiar la forma de trabajar, pero no elimina la necesidad de talento humano para capturar lo que hace que una actuación conmueva.
El testimonio de Maggie Gyllenhaal, por su parte, ofreció una mirada práctica y crítica sobre el uso de la IA en proyectos creativos. En su corto Flesh Impact, que explora la figura de Marilyn Monroe, trabajó con una versión de Monroe generada por IA en combinación con la actuación de Dakota Johnson. A pesar de las expectativas, Gyllenhaal relató que la experiencia fue insatisfactoria: la IA no logró reproducir las sutilezas de la interpretación humana, ni capturar la profundidad emocional que demanda un personaje tan cargado de historia personal. El resultado, finalmente, se descartó para dar paso a una interpretación que, según ella, resultaba más verosímil y conmovedora gracias al talento humano.
Este testimonio contrasta con la preocupación expresada por Clooney: la tecnología puede imitar, pero no sustituir completamente el vivir y sentir humano que fundamenta una actuación. En un mundo donde la falsificación visual puede ser casi indistinguible de la realidad, la industria de la creatividad necesita definir normas, métodos y éticas claras para el uso de IA, proteger la credibilidad de las formas artísticas y, al mismo tiempo, explorar las nuevas posibilidades que la IA podría ofrecer en términos de herramientas, eficiencia y experimentación.
En última instancia, el debate se centra en equilibrar innovación y responsabilidad. La experiencia de Gyllenhaal ofrece una nota de optimismo: la IA está lejos de poder capturar la plenitud de la emoción humana en toda su complejidad, y la calidad emocional de una interpretación auténtica sigue siendo un dominio humano irremplazable. Al mismo tiempo, el comentario de Clooney nos invita a mirar con cautela hacia el futuro, a pensar en salvaguardas para la veracidad de las evidencias visuales y en un marco regulatorio que acompañe el desarrollo tecnológico sin frenar la creatividad. Este diálogo entre tecnología y arte promete ser fértil si se aborda con claridad, ética y una buena dosis de curiosidad por lo extraordinario que puede ofrecer la imaginación humana.
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Más allá de la adopción: convertir la IA en transformación medible
En un entorno donde 81% de los trabajadores del conocimiento en el Reino Unido incorporan IA semanalmente, la adopción ya no es la meta. La transformación real exige un cambio de fondo: procesos rediseñados, sistemas cohesionados y resultados claros. Muchas organizaciones han agregado IA a procesos deficientes y sistemas fragmentados, llamándolo progreso. Pero la verdad es otra: sin un rediseño profundo, la IA acelera problemas existentes en lugar de solucionarlos.
La mitad de las iniciativas de IA fallan en la etapa de implementación porque el contexto organizativo falta. No se trata de tecnología sino de infraestructura de trabajo: decidir quién posee qué, cómo se toman las decisiones y qué reglas gobiernan cada proceso. Si estos elementos no están claros, desplegar IA genera actividad sin impacto real en el negocio.
Un dato clave que merece atención: la mayoría de los líderes de TI reconocen costos de IA más altos de los previstos y, aun así, la adopción es alta sin ganancias de productividad medibles. La narrativa debe cambiar de aceptar la adopción como fin a exigir resultados concretos: ¿qué mejora el trabajo diario? ¿cómo se mide ese avance?
A continuación, se presentan aspectos críticos para pasar de la adopción a la transformación con IA de forma responsable y escalable:
- Adopción sin rediseño es teatral: la IA no repara procesos deficientes. Si los datos están fragmentados, la propiedad es ambigua y los flujos son ineficientes, la IA los acelerará. Es necesario definir qué decisiones se deben tomar, qué procesos deben cambiar y quién es responsable del resultado antes de escalar.
- Poseer el resultado o no desplegar: la responsabilidad debe ir más allá de la gestión de IT. Cada líder de proceso debe saber qué significa éxito, quién lo supervisa y quién responde cuando algo sale mal. Sin respuestas claras, escalar no aporta visibilidad ni control.
- IA sombra como señal, no solo como riesgo: un 25% de los trabajadores usan herramientas de IA no aprobadas. La reacción natural es restringir, pero la lectura más inteligente es entender que la fricción actual impulsa la migración a herramientas con gobernanza adecuada. La gobernanza debe acelerar, no frenar, gestionando casos de bajo riesgo y aplicando escrutinio mayor en los de alto impacto.
- El contexto es la capa faltante: casi la mitad de los líderes señalan que las iniciativas de IA se estancan por falta de contexto organizativo. Así como se da la bienvenida a un nuevo colaborador con estructura, prioridades y reglas, una IA necesita una orientación equivalente; de lo contrario, incluso modelos potentes generan salidas que requieren corrección manual, consumiendo tiempo y recursos.
- Medir resultados, no uso: los indicadores deben reflejar que el trabajo está mejorando. ¿Se resuelven los problemas de los clientes más rápido? ¿Los equipos invierten menos tiempo buscando información? ¿Las decisiones se toman con mayor velocidad y calidad? Un ejemplo práctico es el de un asistente de ventas impulsado por IA y su impacto en procesos de ventas, tasas de respuesta y reuniones agendadas; esa es la métrica de valor real.
- La pregunta de responsabilidad se vuelve más compleja: cuando existan agentes que actúan en nombre de las personas, habrá que saber cuántos existen, quién los creó, qué acceso tienen, qué pueden hacer y cómo se evalúa su rendimiento. Este no es un problema del futuro; las organizaciones que ya establecen esa disciplina pueden escalar IA con gobernanza adecuada, sin que la gobernanza llegue tarde.
Las empresas que lideren no serán las que usen más IA, sino las que conecten la IA con una propiedad clara, gobernanza proporcionada y flujos de trabajo donde la ejecución realmente ocurre. La adopción es apenas una condición de entrada; el verdadero valor requiere diseño, responsabilidad y medición centrada en resultados concretos.
Para profundizar en estas ideas, se recomienda mirar hacia marcos de gobernanza que asignen ownership, definan métricas de éxito y conecten la IA con el día a día operativo de la organización.
Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, donde se destacan ideas de líderes en tecnología para impulsar discusiones relevantes en la industria. Las opiniones expresadas pertenecen a su autor y no necesariamente a TechRadar Pro ni a Future plc.
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La percepción pública de los data centers en el Reino Unido: retos y oportunidades para la transparencia
Un reciente informe arroja luz sobre un tema poco conocido por la mayoría de los británicos: solo la mitad de la población (52%) está familiarizada con el término data center. Aunque la conciencia ha aumentado desde el 40% en 2024, aún hay una brecha de comprensión significativa: tres de cada cinco personas (59%) no sabe exactamente qué es o qué hace un data center. Este panorama subraya la necesidad de una comunicación más clara y accesible sobre el papel que juegan estos centros en la economía digital.
El estudio también revela un descenso en las actitudes positivas y un aumento de las percepciones negativas. Actualmente, solo el 37% de los ciudadanos británicos percibe un impacto positivo de los data centers, frente al 48% hace dos años. En el mismo periodo, la percepción negativa ha subido del 4% al 15%. Estos números reflejan una preocupación persistente respecto al consumo energético y a la huella ambiental asociada a estas infraestructuras.
Entre las inquietudes más destacadas figura el consumo de energía: más de la mitad de los encuestados (56%) expresan preocupación por la cantidad de electricidad que utilizan estos campus. Sin embargo, la creciente conciencia también abre la puerta a convertir ese conocimiento en comprensión y confianza: existe, según los responsables de Telehouse, una oportunidad para cerrar la brecha mediante una mayor transparencia, un diálogo abierto con el público y las comunidades, y una explicación más clara del valor que los data centers aportan a la vida cotidiana.
El informe sugiere además que el uso de la inteligencia artificial entre trabajadores y consumidores podría estar desalineado respecto al nivel educativo, lo que podría explicar por qué la escrutinio público tiende a acelerarse con más rapidez. En el contexto gubernamental, la designación de data centers como Infraestructura Nacional Crítica (CNI) fue descrita por el entonces Secretario de Tecnología, Peter Kyle, como “los motores de la vida moderna”. De cara al futuro, la prioridad es ayudar a la población a entender por qué estos centros importan y cómo sustentan servicios digitales para todos.
En este marco, la industria tiene ante sí el desafío de traducir el conocimiento en confianza: informar de forma responsable sobre eficiencia energética, innovación y beneficios para la conectividad, la seguridad y la continuidad de servicios esenciales. Un compromiso con la transparencia, la participación pública y la educación puede convertir la creciente familiaridad en una valoración positiva y sostenida de los data centers como activos estratégicos para la sociedad moderna.
Observaciones finales: el camino hacia una percepción más favorable pasa por explicar de manera clara el acceso que ofrecen a servicios digitales confiables, la reducción de impactos ambientales a través de tecnologías más eficientes y una colaboración estrecha con comunidades y gobiernos para construir una narrativa basada en hechos y resultados verificables.
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KDE Fotos: una nueva estrategia para la visualización y gestión de imágenes en Plasma
KDE Fotos es la nueva apuesta de la comunidad KDE para modernizar la experiencia de visualización y gestión de imágenes en Plasma. Aunque se presenta ahora con este nombre, no se trata de una aplicación creada desde cero: su origen está en Koko, un proyecto que comenzó como aplicación móvil y que durante los últimos años ha ido incorporando funciones para convertirse también en una herramienta de escritorio.
El objetivo actual es mucho más ambicioso. KDE quiere que Fotos pueda convertirse progresivamente en el sustituto de Gwenview, su conocido visor de imágenes, cuyo desarrollo se ha ralentizado después de más de 25 años de evolución. La propuesta busca conservar buena parte de las funciones que los usuarios esperan, pero utilizando una base tecnológica más moderna y preparada para las necesidades actuales.
De Koko a KDE Fotos
El cambio de nombre forma parte de una transformación más amplia del proyecto. Koko comenzó su desarrollo alrededor de 2017 con un enfoque principalmente orientado a dispositivos móviles, pero posteriormente fue ampliando sus capacidades para funcionar también en ordenadores.
Durante el último año, Techpaladin Software ha financiado una parte importante del desarrollo con el objetivo de acercar sus prestaciones a las de Gwenview y convertirlo en una aplicación de escritorio de primera clase.
El trabajo ha permitido que el proyecto alcance un punto en el que KDE considera viable proponerlo como alternativa al actual visor de imágenes. La intención no es que Gwenview desaparezca inmediatamente, sino que las distribuciones y los usuarios comiencen a probar la nueva aplicación y valoren si puede ocupar su lugar.
Gwenview necesita una alternativa moderna, y esa sería KDE Fotos
Gwenview continúa siendo una aplicación completa y funcional, pero su arquitectura se ha convertido en un obstáculo para determinadas mejoras. Según Nate Graham, modernizar algunas de sus partes exigiría reescribir una cantidad considerable de código.
Entre las áreas en las que el proyecto necesita avanzar se encuentran el rendimiento con grandes bibliotecas de imágenes, la aceleración mediante GPU, la adaptación a dispositivos móviles y una interfaz basada en QtQuick que resulte más sencilla de modificar y ampliar.
Además, las contribuciones de nuevas funciones, correcciones y mejoras de interfaz para Gwenview han disminuido durante los últimos años. Esto hace que mantener su arquitectura actual resulte menos atractivo para nuevos colaboradores.
Una interfaz pensada para escritorio y móviles
Una de las ventajas de Fotos es precisamente que parte de una interfaz desarrollada pensando en diferentes tamaños de pantalla. Su diseño puede adaptarse tanto a un escritorio tradicional como a una ventana pequeña o a un dispositivo móvil.
La aplicación también busca ofrecer una experiencia más sencilla para navegar por una colección fotográfica. Entre las vistas disponibles se encuentran una línea temporal, la organización por ubicación y una vista que permite mostrar todas las imágenes disponibles.
Este planteamiento supone una diferencia importante respecto a un visor de imágenes tradicional, ya que Fotos intenta combinar la visualización con algunas funciones de organización de una biblioteca fotográfica.
Más funciones que un simple visor
Fotos también integra herramientas destinadas a realizar operaciones básicas sobre las imágenes. Una de sus características más interesantes es la utilización del sistema de anotaciones de Spectacle, que permite aprovechar las herramientas desarrolladas para la aplicación de capturas de pantalla de KDE.
También permite marcar imágenes como favoritas, consultar información de los archivos y utilizar diferentes funciones para compartir las fotografías. La aplicación incluye además herramientas de edición básica, aunque todavía existen aspectos que necesitan trabajo para igualar completamente la experiencia ofrecida por Gwenview.
La intención, por tanto, no es convertirla en un editor fotográfico profesional, sino proporcionar las herramientas habituales que un usuario puede necesitar al visualizar y gestionar imágenes.
El cambio todavía no significa el final de Gwenview
KDE no está anunciando una sustitución inmediata. Fotos todavía tiene trabajo por delante y la propia comunidad reconoce que Gwenview acumula muchos años de desarrollo y dispone de funciones que no pueden reproducirse de la noche a la mañana.
La propuesta consiste en que los usuarios prueben la aplicación y comuniquen errores, problemas de interfaz y funciones ausentes que consideren importantes. De esta forma, el proyecto puede concentrar sus esfuerzos en las características que realmente necesitan quienes utilizan el escritorio Plasma.
También se invita a las distribuciones Linux que utilizan KDE a valorar la posibilidad de incluir Fotos en sustitución de Gwenview, ya sea próximamente o cuando el proyecto haya alcanzado una madurez suficiente.
Fotos llega en un momento importante para KDE
El movimiento refleja una tendencia cada vez más visible dentro de KDE: sustituir aplicaciones antiguas cuando su arquitectura dificulta mantenerlas al ritmo de las necesidades actuales. En este caso, la existencia de un proyecto como Koko permite aprovechar varios años de desarrollo en lugar de comenzar completamente desde cero.
La versión 26.08 ya ofrece una base bastante completa, mientras que el próximo ciclo 26.12 debería incorporar nuevas mejoras. Esto significa que el desarrollo continuará de forma activa durante los próximos meses mientras la comunidad evalúa hasta dónde puede llegar la nueva aplicación.
Una posible nueva etapa para las imágenes en KDE
KDE Fotos representa, por tanto, algo más que un simple cambio de nombre para Koko. Es el resultado de varios años de evolución y de un esfuerzo reciente por convertir una aplicación inicialmente orientada a móviles en una alternativa real para el escritorio.
Gwenview seguirá siendo una referencia dentro de KDE mientras Fotos continúa madurando, pero la propuesta abre la puerta a una nueva generación de herramientas para gestionar imágenes en Plasma. Su mejor rendimiento con grandes colecciones, la interfaz adaptable, la integración con Spectacle y las diferentes vistas de organización ofrecen argumentos suficientes para que los usuarios interesados comiencen a probarla.
El futuro de la aplicación dependerá ahora en buena medida de la comunidad. Si consigue atraer nuevos colaboradores y cubrir las funciones que todavía separan su experiencia de la de Gwenview, Fotos podría terminar convirtiéndose en el próximo visor de imágenes predeterminado del escritorio KDE.
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GStreamer 1.28.7: mejoras de seguridad, fiabilidad y soporte para OpenCV 5
La comunidad de desarrolladores multimedia ya puede actualizar a GStreamer 1.28.7, una versión de mantenimiento que pone el foco en la seguridad y la fiabilidad del framework. Este lanzamiento llega con una batería de correcciones que afectan a distintos componentes, desde la conversión de color hasta el manejo de contenedores, ofreciendo una experiencia más sólida para quienes integran el procesamiento de audio y vídeo en sus aplicaciones.
Entre los cambios más relevantes destaca la posibilidad de compilar GStreamer contra OpenCV 5, una opción que amplía las capacidades de visión artificial dentro del ecosistema. Además, se han resuelto problemas de seguridad que podían permitir ataques externos, lo que convierte esta actualización en una recomendación clara para entornos de producción y desarrollo.
Gstreamer 1.28.7 introduce correcciones específicas en componentes clave
El módulo glcolorconvert ha recibido parches para funcionar correctamente con versiones antiguas de OpenGL/GLSL, un fallo que afectaba a sistemas con gráficas integradas o controladores desactualizados. Por otro lado, mxfdemux ha mejorado la detección de fotogramas clave y reduce los artefactos visuales que aparecían tras las operaciones de búsqueda dentro de archivos MXF, algo muy relevante para la edición profesional.
En el apartado de renderizado, se ha optimizado la gestión de texturas de overlay en QML6, evitando fugas de memoria y mejorando la fluidez en interfaces basadas en Qt. También se ha limitado el número de fuentes remotas que el stack RTP puede rastrear, una medida que previene el agotamiento de recursos en sesiones de streaming complejas.
El demuxer MPEG-PS vuelve a enviar eventos de hueco (gap events) correctamente, una regresión que afectaba a la sincronización en determinados flujos. Todo esto se acompaña de arreglos menores en la compilación, corrección de pérdidas de memoria y otros ajustes de estabilidad que hacen que el framework se comporte de manera más predecible en entornos exigentes.
Impacto para desarrolladores y usuarios
Para los equipos que mantienen aplicaciones multimedia, esta actualización no solo subsana problemas conocidos, sino que también reduce la superficie de ataque frente a posibles exploits. Los desarrolladores que trabajan con formatos de vídeo profesionales o soluciones de baja latencia encontrarán en GStreamer como pilar del vídeo y audio en Linux un punto de apoyo más sólido para sus proyectos.
La compatibilidad con OpenCV 5 abre nuevas posibilidades para integrar análisis de visión en tiempo real sin necesidad de parchear manualmente el código, lo que simplifica el mantenimiento a largo plazo. Aunque no introduce funciones llamativas, la combinación de correcciones de seguridad y mejoras internas hace que valga la pena migrar cuanto antes.
En definitiva, GStreamer 1.28.7 se presenta como una entrega de maduración que consolida el framework para uso profesional. Los usuarios que lo instalen notarán menos fallos en tareas cotidianas y una mayor confianza al desplegar soluciones audiovisuales. Mantenerse al día con estas versiones es esencial para evitar problemas futuros y garantizar que el software siga funcionando de manera óptima en un panorama tecnológico cambiante.
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Oliver Bearman: ¿Un avance real o un paso pequeño? Ferrari y su ADUO 2 frente a Haas
¡Qué momento emocionante para el automovilismo! Oliver Bearman comparte una lectura clara sobre el tambaleante pulso de la temporada 2026: la actualización ADUO 2 de Ferrari representa, en sus palabras, un “paso mucho más pequeño” en comparación con el nuevo chasis actualizado de Haas. La Scuderia ha lanzado la segunda y última mejora de su unidad de potencia dentro del programa Additional Development and Upgrade Opportunities, entregando una de esas poderosas evoluciones a Haas para el Gran Premio de Italia. Todo esto se ha visto reflejado en la pista, donde Bearman llevó el nuevo tren motriz a su coche para raspar kilómetros y sacar conclusiones en medio del frenesí de la clasificación y las pruebas libres. ¿Qué significa realmente este choque de estrategias? Por un lado, el ADUO 2 de Ferrari llega para pulir rendimiento, confiabilidad y consistencia, pero, según Bearman y otros observadores, no se traduce en un cambio de juego radical —al menos no de inmediato— frente a Haas, que apuesta por un rediseño de chasis que podría alterar la dinámica de la aerodinámica y la manejo en curvas críticas. En el universo de Fórmula 1, cada kilosegundo cuenta, cada detalle suma, y un pequeño paso puede convertirse en una diferencia crucial cuando las batallas llegan a su punto álgido. Mientras Haas aprovecha su oportunidad para demostrar que el chasis actualizado puede rendir a otro nivel, Ferrari contesta con su propio enfoque disciplinado: optimizar la unidad de potencia para extraer lo mejor de cada tramo de la carrera, gestionar la refrigeración y mantener la fiabilidad a lo largo de la carrera completa. La pregunta que se mantiene en el aire es hasta qué punto estas mejoras interaccionarán con la configuración del coche de Bearman y con la dinámica de carrera en el circuito italiano. Los pilotos, entrenadores y equipos observan con atención cómo se comportan estas piezas en las condiciones de carrera: temperatura, consumo de combustible, desgaste de neumáticos y la respuesta en rectas y curvas. En un deporte donde las actualizaciones pueden marcar la diferencia entre un podio y un abandono, cada paso, por pequeño que sea, alimenta las esperanzas de los aficionados y define la estrategia de los ingenieros para las próximas carreras. Mantente atento para más análisis de rendimiento, comentarios de pilotos y, por supuesto, la lectura completa de lo que ambos equipos están logrando con estas evoluciones. Keep reading
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¡Monza 2024: la doble carga estratégica que podría haber cambiado el destino de Russell y la gloria italiana de Antonelli!
¡Qué carrera tan vibrante en Monza! Juan Pablo Montoya eleva la voz para lanzar una conversación candente sobre la estrategia de Mercedes durante el Virtual Safety Car: ¿hubieran sido diferentes las cosas si hubieran doble-estacado a George Russell y a Kimi Antonelli? Montoya sugiere que sí, y el debate está servido entre aficionados y expertos.
La historia del fin de semana en Monza nos dejó a Mercedes en lo más alto del podio con una increíble victoria en 1-2, liderados por el héroe local Kimi Antonelli, quien partiendo desde la 19ª posición logró volver a la cabeza y convertirse en el primer ganador italiano en el circuito desde 1966. Una remontada que encendió la pasión de la afición y dejó a todos conteniendo el aliento.
Mientras tanto, Russell dominó las fases iniciales de la carrera, controlando la acción y mostrando el rendimiento consistente que ha definido su temporada. Sin embargo, la crítica de Montoya apunta a una oportunidad perdida: si Mercedes hubiera ejecutado un doble-stacking durante el Virtual Safety Car, podrían haber optimizado el rendimiento de ambos coches y cambiado el resultado a favor de Russell, o incluso ajustar la estrategia para contener la emergente amenaza italiana.
Este debate no es nuevo en la Fórmula 1: las decisiones de estrategia bajo periodos de neutralización pueden transformar carreras enteras en segundos. La pregunta para los fans es: ¿qué pesa más, la paciencia de la estrategia o la agilidad de una ejecución perfecta? Montoya ofrece una mirada audaz sobre la posibilidad de que un doble-stacking correctamente ejecutado haya añadido matices decisivos a la contienda, especialmente en un fin de semana tan cargado de historia para el automovilismo italiano.
La victoria de Antonelli en casa fue un recordatorio poderoso de la fuerza de los jóvenes talentos y de la pasión que late en el Autódromo de Monza. Mientras la pelea por el campeonato continúa, este episodio añade un capítulo más a la narrativa de la temporada: la del talento que surge en la época dorada de la Fórmula 1 y de la intriga estratégica que mantiene a los aficionados al borde de sus asientos.
Para seguir la historia completa y las opiniones de Montoya sobre la estrategia de Mercedes, te invito a seguir leyendo y a compartir tus puntos de vista. ¿Crees que un doble-stacking hubiese cambiado el resultado de Monza? ¿Qué impacto tuvo la victoria de Antonelli para el corazón del automovilismo italiano? La conversación está servida, y el rugido de las gradas aún resuena en cada curva de este icónico trazado.
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