Categoría: Tecnología

El uso intensivo de los smartphones transformó por completo nuestra rutina diaria, pero también generó una dependencia tecnológica que afecta tanto al rendimiento de los dispositivos como a nuestra salud mental. En un contexto donde la conectividad es constante, una función que nació exclusivamente para la seguridad aérea se convirtió en el aliado inesperado de los usuarios más experimentados: el modo avión.

Activar esta herramienta no solo interrumpe las señales de radiofrecuencia, sino que permite un respiro técnico para el hardware del equipo. Muchos especialistas coinciden en que esta práctica, realizada de manera consciente una vez al día, puede extender la vida útil de componentes críticos y mejorar la experiencia de uso general, evitando el sobrecalentamiento y el drenaje innecesario de energía de las aplicaciones que trabajan en segundo plano sin que lo notemos.Te puede interesar

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Por qué recomiendan activar el modo avión a diario

Aunque la mayoría de las personas asocia este interruptor digital con los vuelos comerciales, su aplicación en la vida cotidiana ofrece ventajas estructurales para el sistema operativo. Al habilitar el modo avión por apenas unos minutos cada día, el dispositivo frena de golpe todos los procesos de búsqueda de redes WiFi, señales de telefonía móvil y conexiones Bluetooth. Este corte preventivo actúa como un «reinicio rápido» de las antenas, lo que puede solucionar problemas de lentitud en internet o fallas de señal sin necesidad de apagar y prender el equipo por completo.

Otro beneficio fundamental reside en la optimización de la batería. Durante el tiempo que la función permanece activa, el consumo energético cae drásticamente. Si se utiliza este truco durante el proceso de carga, la batería recibe potencia de forma más directa y eficiente, acelerando el tiempo de llenado y reduciendo el estrés térmico sobre las celdas de litio. Según expertos, este hábito ayuda a preservar la salud de la batería a largo plazo, evitando la degradación prematura causada por las constantes notificaciones y actualizaciones en segundo plano que ocurren mientras el teléfono está enchufado.

El modo avión y los beneficios para el rendimiento y la salud digital

El modo avión es una herramienta de software sumamente potente para mejorar la fluidez del sistema. Al suspender la actividad de las aplicaciones que consumen recursos de forma oculta, el procesador queda liberado, permitiendo que al desactivar la función el teléfono responda con mayor velocidad. Es ideal para esos momentos del día donde notamos que el celular «se traba» o calienta de más; tres o cinco minutos de aislamiento inalámbrico suelen ser suficientes para que los procesos internos se estabilicen.

Finalmente, no se puede ignorar el impacto en el bienestar del usuario. Activar esta función antes de dormir o durante bloques de trabajo profundo fomenta la higiene digital. Al eliminar las distracciones sonoras y visuales de un solo toque, se reduce la ansiedad generada por la hiperconectividad. Además, para quienes duermen con el dispositivo en la mesa de luz, el modo avión reduce la exposición a las emisiones de radiofrecuencia, ofreciendo un entorno de descanso más limpio.

Fuente: iProfesional

La inteligencia artificial generativa está transformando el panorama de la ciberseguridad y, según advierten expertos, ya permite a los ciberdelincuentes lanzar ataques más sofisticados y, al mismo tiempo, ocultar mejor su origen.Te puede interesar:Android 17 ya disponible: lista oficial de los 30 móviles que pueden actualizar

Un informe reciente del equipo Global Research and Analysis Team (GReAT) de Kaspersky señala que esta tecnología no solo incrementa la eficacia de los ataques, sino que también dificulta su rastreo, al eliminar las huellas digitales que tradicionalmente permitían identificar a los responsables.

El análisis, centrado en las Predicciones de Amenazas Persistentes Avanzadas (APT) para 2026, indica que uno de los principales desafíos para los especialistas será la atribución de los ciberataques. Es decir, determinar quién está detrás de una intrusión será cada vez más complejo debido al uso creciente de herramientas basadas en inteligencia artificial.Te puede interesar:Estados Unidos prohíbe el uso de routers extranjeros en una medida que sacude al sector tecnológicoHackers ahora usan la IA para ocultar su código de programación. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Hasta ahora, los investigadores podían apoyarse en ciertos patrones para rastrear a los atacantes. Elementos como el estilo de programación, errores lingüísticos en correos de phishing o incluso comentarios en el código permitían identificar características propias de grupos o regiones específicas. Sin embargo, este escenario está cambiando rápidamente.https://797126126b64bffee30566389772ede8.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-45/html/container.html

Con la incorporación de IA generativa, muchos de estos indicadores desaparecen. Los modelos son capaces de producir código malicioso, mensajes de fraude y otros elementos de ataque con un estilo neutral y estandarizado, lo que elimina las pistas que antes facilitaban la identificación de los ciberdelincuentes. Según Kaspersky, este fenómeno reduce la fiabilidad de los métodos tradicionales de análisis forense digital.Te puede interesar:Si quieres recuperar velocidad en tu celular deberías desinstalar esta app de inmediato

El impacto de esta transformación no se limita a la ocultación de la identidad. La inteligencia artificial también acelera el desarrollo de herramientas maliciosas. De acuerdo con investigadores de Check Point Software Technologies, el uso de IA agéntica permite crear malware avanzado en cuestión de días, cuando antes estos procesos podían tardar meses y requerían equipos especializados.Con la inteligencia artificial, los hackers han logrado acelerar herramientas de malware. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Un caso que ilustra esta evolución es VoidLink, un framework de malware diseñado para entornos Linux en la nube. Este software incluye más de 30 módulos de post-explotación, capacidades avanzadas para operar en infraestructuras cloud y técnicas como rootkits para mantener el acceso al sistema comprometido.

Lo llamativo, según los expertos, es que su nivel de complejidad sugiere el trabajo de un equipo durante meses, pero en realidad fue desarrollado por un solo individuo apoyado en herramientas de inteligencia artificial.

Otro ejemplo es Slopoly, un malware generado con IA que ha sido utilizado en campañas de extorsión a gran escala. Este tipo de programas permite a los atacantes mantener el control de servidores durante periodos prolongados, facilitando el robo de información o la ejecución de otras acciones maliciosas sin ser detectados de inmediato.Agentes de ciberseguridad no han podido detectar a qué organismos pertenecen los ataques cibernéticos por culpa de la IA. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Este nuevo escenario plantea retos significativos para la industria de la ciberseguridad. La dificultad para atribuir ataques no solo complica la respuesta técnica, sino también las acciones legales y diplomáticas contra los responsables. En un contexto donde las amenazas digitales tienen implicaciones globales, la falta de claridad sobre el origen de los ataques puede limitar la capacidad de los gobiernos y organizaciones para reaccionar de manera efectiva.

Además, el uso de inteligencia artificial por parte de los ciberdelincuentes amplía el acceso a herramientas avanzadas. Lo que antes estaba restringido a grupos altamente especializados ahora puede ser utilizado por actores con menos experiencia técnica, lo que incrementa el volumen potencial de ataques.

Frente a este panorama, los expertos coinciden en que será necesario adaptar las estrategias de defensa. Esto incluye el desarrollo de nuevas técnicas de detección basadas en comportamiento, así como el uso de inteligencia artificial para contrarrestar amenazas automatizadas.Especialistas en ciberseguridad deben adoptar nuevas estrategias de defensa ante el avance de la IA. (Imagen Ilustrativa Infobae)

En definitiva, la incorporación de IA en el ámbito del cibercrimen marca un punto de inflexión. No solo redefine cómo se ejecutan los ataques, sino también cómo se investigan. En la medida en que estas tecnologías continúen evolucionando, la ciberseguridad deberá avanzar al mismo ritmo para hacer frente a un entorno cada vez más complejo e impredecible.

Fuente: Infobae.com

OpenAI ha anunciado que descontinuará su servicio de generación de video Sora tan solo seis meses después del lanzamiento de su aplicación independiente.Te puede interesar:¿Borraste tus fotos de WhatsApp? El riesgo de seguridad de la “papelera oculta” que sigue guardando tus archivos

Esta decisión, que incluye el cierre de la API para desarrolladores, marca un cambio estratégico de la empresa, enfocándose ahora en funciones comerciales y de programación de cara a una posible salida a bolsa a finales de año.

OpenAI pone fin a Sora y su API: cierre definitivo tras solo seis meses

La compañía responsable de ChatGPT ha comunicado que Sora, su aplicación para crear videos mediante inteligencia artificial, dejará de estar disponible junto con la API que permitía la integración para desarrolladores.Te puede interesar:Ni 10 ni 20, el tiempo exacto que debes apagar tu celular al día para “limpiar” la memoriaOpenAI ha anunciado que descontinuará su servicio de generación de video Sora. (Europa Press)

Esta herramienta, que se lanzó el año pasado, permitía a los usuarios insertarse en escenas de películas y generar clips a partir de indicaciones de texto, además de ver y remezclar videos creados por otros usuarios.https://6d04262735e02cd85486591327cbeac9.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-45/html/container.html

El anuncio se realizó a través de la cuenta oficial de Sora en X, donde la firma expresó su agradecimiento a la comunidad: “A todos los que crearon con Sora, lo compartieron y construyeron una comunidad a su alrededor: gracias. Lo que crearon con Sora fue importante, y sabemos que esta noticia es decepcionante”.Te puede interesar:Disney rompe acuerdo de 1.000 millones de dólares con OpenAI tras anunciarse el cierre de Sora

La publicación también adelantó que próximamente se ofrecerán detalles sobre los plazos para el cierre de la aplicación y la API, así como instrucciones para que los usuarios puedan conservar sus trabajos.Disney firmó un histórico acuerdo con OpenAI para licenciar más de 200 personajes en Sora y ChatGPT (Composición fotográfica)

Motivos detrás del cierre de Sora y cambios en la estrategia de OpenAI

El cierre de Sora forma parte de un proceso de reorientación interna en OpenAI. La empresa está tomando una serie de medidas para centrarse en funciones comerciales y de programación, preparándose para una posible salida a bolsa en el cuarto trimestre del año.

Sora, que utilizaba una versión avanzada del software de generación de videos de OpenAI, rápidamente alcanzó popularidad en la App Store de Apple tras su lanzamiento, funcionando como una red social donde los usuarios podían crear, compartir y remezclar clips cortos generados por IA. Sin embargo, la app ha perdido presencia en los rankings desde entonces.

Un portavoz de OpenAI explicó a Bloomberg que la empresa está aumentando su enfoque en la investigación de simulación del mundo real, con la intención de avanzar en el desarrollo de robótica capaz de resolver tareas físicas.

“A medida que nos centramos en la investigación y aumenta la demanda de computación, el equipo de investigación de Sora continúa enfocándose en la investigación de simulación del mundo real para avanzar en la robótica que ayudará a las personas a resolver tareas físicas del mundo real”, declaró el vocero.Un portavoz de OpenAI explicó que la empresa está aumentando su enfoque en la investigación de simulación del mundo real. REUTERS/Dado Ruvic

Qué pueden esperar los usuarios y próximos pasos de OpenAI

OpenAI ha prometido informar a los usuarios sobre los próximos pasos, incluyendo fechas concretas para el cierre de la aplicación y la API, así como orientaciones para descargar y conservar los videos generados con Sora.

La empresa ha subrayado la importancia de la comunidad que se formó en torno a la aplicación y agradeció el aporte creativo de quienes participaron en el proyecto.

El viraje estratégico de OpenAI refleja su intención de fortalecer áreas de negocio más alineadas con su visión a largo plazo y las exigencias del mercado, especialmente ante el crecimiento de la demanda de capacidades de computación y la posible llegada de la empresa al mercado bursátil.Para usar Sora de OpenAI, se describe el video deseado en la caja de texto (prompt), se ajusta la resolución y se genera la escena.

Así funciona Sora: la IA que convierte texto en videos realistas

La tecnología que hace posible Sora combina algunos de los avances más sofisticados en IA desarrollados hasta la fecha. Su funcionamiento se basa en la integración de dos pilares: los modelos de difusión, conocidos por su capacidad para generar imágenes realistas a partir de ruido aleatorio, y la arquitectura Transformer, que dota de comprensión tanto a textos como a secuencias visuales.

El proceso creativo de Sora comienza generando un video lleno de ruido visual, similar a la estática de un televisor antiguo sin señal. En vez de partir de imágenes claras, el sistema arranca desde este caos y, a través de una serie de transformaciones matemáticas guiadas por la instrucción del usuario, va refinando la secuencia hasta que el resultado final cobra sentido visual y narrativo.

Este método escalonado permite pasar de la confusión total a una imagen nítida y coherente, ajustada a la petición inicial.El entrenamiento masivo de Sora sobre millones de videos le permite simular con gran realismo las reglas del mundo físico. OPENAI

A diferencia de otros generadores de video o imagen, Sora no analiza las escenas como simples fotografías en movimiento. Su modelo divide cada video en pequeños fragmentos tridimensionales, llamados parches espacio-temporales, que consideran no solo la dimensión espacial (ancho y alto), sino también el transcurso del tiempo. De esta manera, la IA puede entender la continuidad y la relación entre los distintos elementos a lo largo de toda la secuencia.

El entrenamiento masivo de Sora sobre millones de videos le permite simular con gran realismo las reglas del mundo físico. Este aprendizaje le otorga la capacidad de reproducir fenómenos como el comportamiento del agua, la forma en que la luz proyecta sombras en un entorno tridimensional, o la permanencia de los objetos tras una interacción, por ejemplo, cuando se muerde una galleta y queda la marca correspondiente.

Fuente: Infobae.com

El avance de la inteligencia artificial ha cambiado la forma en que las personas interactúan a través de llamadas telefónicas. La aparición de deepfakes de voz plantea nuevos desafíos de seguridad para empresas y usuarios particulares.Te puede interesar:Cómo saber si alguien está espiando tus conversaciones en WhatsApp

Actualmente detectar si una llamada es auténtica o generada por IA se ha vuelto una necesidad urgente, ya que los fraudes con audio sintético aumentan y los ataques se vuelven más sofisticados.

La relevancia de este fenómeno radica en el potencial de los deepfakes para eludir verificaciones de identidad, cometer fraudes financieros o manipular información confidencial. Herramientas de generación de voz permiten imitar a ejecutivos, familiares o proveedores con una precisión alarmante, utilizando apenas unos segundos de audio original.Te puede interesar:Papelera oculta de WhatsApp: dónde está y cómo eliminar archivos definitivamenteDetectar llamadas deepfake: las claves tecnológicas para no caer en fraudes de voz – (Imagen Ilustrativa Infobae)

La facilidad con la que se producen estas falsificaciones obliga a desarrollar nuevas estrategias de defensa.

Cómo funcionan los ataques de voz deepfake

Un ataque típico comienza con la recolección de un breve clip de audio de la persona objetivo. Este material puede obtenerse fácilmente de redes sociales, entrevistas o grabaciones públicas.Te puede interesar:WhatsApp: cómo evitar que las imágenes y videos recibidos se guarden en tu galería

Mediante IA, los atacantes crean un modelo de voz sintética capaz de reproducir frases preestablecidas o, en casos avanzados, responder en tiempo real a preguntas y mantener una conversación fluida.

El siguiente paso es contactar a la víctima. Los estafadores suelen hacerse pasar por figuras de autoridad, como directores generales o proveedores, y emplean técnicas de ingeniería social para generar presión y urgencia.

Solicitan transferencias de fondos, cambios de contraseñas o información sensible, todo bajo la apariencia de una solicitud legítima.

Señales para identificar una llamada deepfake

Herramientas de análisis acústico, doble verificación y capacitación se convierten en aliados esenciales para enfrentar el desafío creciente de los audios falsificados por inteligencia artificial en el ámbito corporativo y personal – (Imagen Ilustrativa Infobae)

Aunque la tecnología mejora cada año, existen señales que pueden alertar sobre la autenticidad de una llamada:

• Ritmo poco natural: La voz puede sonar demasiado pausada, monótona o, por el contrario, acelerada sin motivo.
• Tono emocional plano: Falta de matices o emociones genuinas en la entonación, incluso en contextos que normalmente requerirían énfasis o preocupación.
• Respiración antinatural: Ausencia de pausas normales para respirar, frases extensas sin interrupciones o sonidos de respiración artificial.
• Sonido robótico o metálico: En herramientas menos avanzadas, la voz puede presentar un timbre poco realista o efectos digitales evidentes.
• Ruido de fondo extraño: Ausencia total de ambiente o presencia de un fondo demasiado uniforme y artificial.
• Errores contextuales: La IA puede cometer fallos al interpretar frases coloquiales, responder de manera incoherente o evitar temas inesperados.

Las llamadas de voz generadas con inteligencia artificial no solo se apoyan en la sofisticación tecnológica, también en estrategias de manipulación psicológica bien planificadas. Los atacantes suelen crear una sensación de urgencia para que la víctima actúe sin pensar, piden confidencialidad y desalientan cualquier consulta con terceros.

Además, utilizan datos personales obtenidos previamente para sonar más convincentes y se hacen pasar por figuras de autoridad que resultan difíciles de cuestionar.

El objetivo de estas tácticas es reducir el escepticismo de la persona que recibe la llamada y aumentar las probabilidades de que siga instrucciones sin verificar la autenticidad de la voz.

Esta combinación de presión psicológica y credibilidad aparente convierte a los deepfakes en una herramienta especialmente eficaz para cometer fraudes y obtener información sensible.

Cómo protegerse de las llamadas deepfake

Los ciberdelincuentes utilizan modelos avanzados para engañar a sus víctimas, mientras la tecnología y la formación constante emergen como barreras indispensables frente a la manipulación de llamadas telefónicas – (Imagen Ilustrativa Infobae)

Implementar medidas de verificación es fundamental para reducir el riesgo de caer en fraudes de voz sintética:

• Verificación fuera de banda: Confirmar cualquier solicitud telefónica a través de otro canal, como mensajería corporativa o correo electrónico oficial.
• Doble aprobación: Requerir que dos personas aprueben transferencias de fondos o cambios de datos bancarios.
• Frases clave o preguntas preacordadas: Utilizar contraseñas verbales o preguntas privadas conocidas solo por los involucrados.
• Capacitación y simulaciones: Incluir entrenamientos específicos sobre deepfakes en los programas de sensibilización para empleados o usuarios.

Existen soluciones especializadas capaces de analizar parámetros acústicos y patrones de voz para identificar señales de audio sintético.

Además, limitar la exposición pública de la voz de ejecutivos o figuras clave puede dificultar la obtención de muestras por parte de los atacantes.

El aumento de los deepfakes de voz exige una respuesta basada en la combinación de personas, procesos y tecnología. La formación regular, la actualización de protocolos y el uso de herramientas de detección permiten reducir la exposición a este tipo de amenazas.

Revisar y adaptar las estrategias de seguridad es esencial en un entorno donde la inteligencia artificial avanza con rapidez.

Fuente: Infobae.com

Laura LópezEditora Sénior – Tech

Las GPU de última generación para inteligencia artificial (IA) que están diseñando NVIDIA, AMD o Huawei, entre otras compañías, son un prodigio de la tecnología. Sin embargo, su rendimiento está profundamente condicionado por las prestaciones de los chips de memoria con los que conviven. Y es que las GPU más avanzadas son tan rápidas que con frecuencia se ven obligadas a esperar hasta que la memoria les entrega los datos que necesitan para poder continuar realizando cálculos.

Los chips de memoria HBM4e (High Bandwidth Memory) persiguen acabar de una vez por todas con este cuello de botella en el hardware para IA. Los tres mayores diseñadores de este tipo de circuitos integrados (Samsung, SK Hynix y Micron Technology) están trabajando en sus soluciones HBM4e, y las dos compañías surcoreanas presumiblemente entregarán las primeras muestras a sus clientes durante la segunda mitad de 2026. La empresa estadounidense Micron llegará un poco más tarde: en 2027.

Actualmente SK Hynix lidera este mercado con una cuota cercana al 70%, de modo que el 30% restante se lo reparten Samsung y Micron Technology. Sin embargo, el futuro de sus memorias HBM4e no está solo en sus manos. Para sostener su cuota de mercado actual SK Hynix debe producir sus futuras memorias HBM4e en un nodo litográfico de vanguardia, por lo que, según DigiTimes Asia, ha decidido apostar sobre seguro: está evaluando la posibilidad de que TSMC se encargue de fabricar el núcleo de estas memorias en su nodo de 3 nm.

La alianza de SK Hynix y TSMC es un movimiento sísmico en la industria de la IA

Tradicionalmente los diseñadores de chips de memoria se han encargado también de fabricar sus propios circuitos integrados. Sin embargo, SK Hynix tiene tres buenos motivos para dejar la producción de sus memorias HBM4e en las manos de TSMC. El primero de ellos es que esta compañía taiwanesa fabrica las GPU que diseñan los principales clientes de SK Hynix, de modo que si también se encarga de producir la memoria el ensamblaje final de estos dos componentes empleando el empaquetado avanzado COWOS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) es mucho más sencillo.

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La memoria HBM4e debe ser producida empleando transistores extremadamente pequeños y rápidos

Además, la memoria HBM4e debe ser producida empleando transistores extremadamente pequeños y rápidos, y la cúpula directiva de SK Hynix sabe que sus tecnologías de integración actuales no son tan avanzadas como la litografía más sofisticada de TSMC. Por último, las memorias HBM4e no se responsabilizarán solo de almacenar información; también serán capaces de llevar a cabo operaciones básicas con los datos antes de entregárselos a la GPU con el propósito de optimizar el rendimiento del hardware para IA. En cierto sentido estas memorias se parecerán más que nunca a los procesadores, y TSMC tiene mucha más experiencia que SK Hynix en la fabricación de estos chips.

Sea como sea esta alianza plantea un problema: el nodo N3 de TSMC está absolutamente saturado. NVIDIA, Apple y otros clientes de esta compañía lo acaparan, por lo que TSMC está teniendo dificultades muy serias para satisfacer la demanda. De hecho, se enfrenta a este problema desde que inició la fabricación de chips de 3 nm. Su segunda generación de esta tecnología de integración, conocida como N3E, refinó la litografía N3B lo necesario para que su rendimiento por oblea fuese perceptiblemente más alto.https://geo.dailymotion.com/player/xbl2m.html?mute=true

De hecho, N3E prescinde de algunas de las etapas del proceso de transferencia de la litografía de ultravioleta extremo y reduce la densidad de transistores con el propósito de minimizar los costes de fabricación y mejorar el rendimiento por oblea. La tercera generación de la litografía de 3 nm de TSMC se llama N3P. Se caracteriza por incrementar la densidad de transistores en un 4% y su velocidad en un 5% mientras su consumo se reduce entre un 5 y un 10% a la misma frecuencia de reloj. No está pero que nada mal.

Además, la litografía N3P es totalmente compatible con las reglas de diseño de la litografía N3E, por lo que NVIDIA, Apple y los demás clientes de TSMC pueden trasladar sus diseños de N3E a N3P sin hacer prácticamente nada. Sin embargo, a pesar de las mejoras que ha introducido TSMC en sus nodos de fabricación de 3 nm, no hay suficientes obleas para todos. Actualmente no está claro cómo va a resolver esta compañía taiwanesa la llegada de SK Hynix a este nodo. Presumiblemente tendrá que maximizar el rendimiento por oblea e incrementar su capacidad de producción, pero hacerlo no es en absoluto pan comido. Este es sin duda el mayor desafío al que se enfrenta TSMC debido a que no puede dejar colgados a sus mejores clientes.

Imagen | Generada por Xataka con Gemini

Fuente: Xataka

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En el contexto de la búsqueda constante por mejorar la conectividad hogareña, ganó popularidad un truco que sugiere colocar las llaves sobre el router. Esta práctica, que se presenta como una alternativa económica para potenciar la señal, tiene una explicación física basada en la capacidad del metal para interactuar con las ondas electromagnéticas. Al apoyar un objeto metálico, como una llave simple y sin recubrimientos plásticos, sobre la parte superior del módem y cerca de las antenas, se busca que el elemento actúe como un reflector pasivo. Este efecto permite modificar el patrón de radiación omnidireccional del equipo, lo que concentra la energía hacia áreas específicas del hogar en lugar de permitir que se disperse hacia paredes externas o sectores sin uso.

Sin embargo, la efectividad de este método es limitada, ya que el truco no aumenta la potencia real de transmisión del dispositivo, sino que optimiza la distribución de la señal existente. Por ello, si un usuario enfrenta problemas estructurales graves, como muros de hormigón grueso o interferencias electromagnéticas intensas provenientes de otros electrodomésticos, el impacto del objeto metálico puede ser marginal. Es fundamental que el experimento no obstruya las ranuras de ventilación del router, ya que el sobrecalentamiento derivado de una mala circulación de aire puede degradar los componentes internos y provocar reinicios inesperados en el servicio.

Para aplicar este método de forma segura, se recomienda emplear una llave metálica simple, es decir evitar elementos con llaveros voluminosos, y desplazarla con cuidado sobre la carcasa superior hasta identificar el punto donde la recepción mejora en los dispositivos finales. No obstante, el consenso entre los especialistas es que este recurso debe considerarse una medida paliativa de bajo costo antes de optar por inversiones en hardware profesional.

Más allá de los trucos caseros, la ubicación del equipo es el factor determinante para la calidad de la conexión. Según el portal especializado High Speed Internet, la pauta principal apunta a instalar el router en la zona más central posible del hogar, lo que garantiza una cobertura equilibrada en los distintos ambientes. Elevar el dispositivo sobre mesas o estantes y mantenerlo alejado de obstáculos como muebles grandes, piedras o azulejos, ayuda a mitigar las pérdidas de alcance. Asimismo, se debe considerar la interferencia de otros aparatos electrónicos como el microondas, el cual es uno de los dispositivos que más afecta el Wi-Fi, ya que emite radiación en frecuencias similares, por lo que se recomienda instalar el router fuera de la cocina y lejos de centros multimedia.

Por otro lado, existen configuraciones técnicas necesarias para proteger la red, las cuales son detalladas por el medio especializado Xataka: es vital blindar el acceso mediante la actualización del firmware, el cambio de contraseñas predeterminadas y el uso de cifrado WPA2. Además, el filtrado MAC permite gestionar qué equipos tienen permiso para conectarse, mientras que limitar la potencia de emisión hacia el exterior puede evitar intrusiones no deseadas. Si los problemas de señal persisten tras estas optimizaciones, la recomendación técnica es evaluar la instalación de repetidores o sistemas de red en malla.

El grave error que cometen todos al poner el nombre a su red Wi-Fi

El error que muchos cometen a la hora de pensar en la señal de Internet es dejar el nombre de la red Wi-Fi que se puso por defecto. Esto expone datos personales y del proveedor, lo que facilita ataques.

Muchos usuarios mantienen el nombre predeterminado del router, que incluye información como el modelo del dispositivo o del proveedor de la señal. Esto permite a atacantes identificar vulnerabilidades específicas o incluso adivinar contraseñas predeterminadas mediante algoritmos.

En este sentido, usar el nombre de fábrica (como “Fibra_XYZ” o “Router_123”) o datos personales (tu apellido, dirección) no es lo ideal porque revela información valiosa a los demás usuarios, que podrían ser atacantes. Cambiarlo a algo genérico reduce pistas para intrusos y evita suplantaciones.​

Fuente: La Nación

Meta ha decidido cerrar la etapa más ambiciosa de su estrategia en el metaverso al retirar Horizon Worlds de sus dispositivos de realidad virtual. A partir del 31 de marzo de 2026, los mundos y eventos dejarán de estar disponibles en la tienda de Quest, mientras que el 15 de junio de 2026 la aplicación será eliminada por completo de las gafas.Te puede interesar:Dos frases que están prohibidas decir durante una llamada desconocida: aumentan el riesgo de estafa

La plataforma seguirá existiendo, pero solo en formato móvil, sin soporte para experiencias inmersivas.

La medida marca un punto de inflexión para la compañía dirigida por Mark Zuckerberg, quien en 2021 rebautizó Facebook como Meta con la intención de posicionar el metaverso como el eje del futuro digital.Te puede interesar:Cómo saber si alguien me está ignorando en WhatsAppMeta eliminará Horizon Worlds de Quest a partir del 15 de junio y se centrará en las aplicaciones para móviles.

Cuatro años y medio después, ese proyecto se reduce a una versión sin realidad virtual, evidenciando un giro estratégico tras años de resultados por debajo de lo esperado.

El cierre de la experiencia VR no llega de forma inesperada. En febrero pasado, directivos de la empresa ya habían adelantado que el foco pasaría a la versión móvil de Horizon, aunque aún existían dudas sobre la continuidad de su formato original. La confirmación actual despeja cualquier incertidumbre: la apuesta por la realidad virtual como red social masiva ha sido descartada.Te puede interesar:Qué es lo que ocupa más espacio en WhatsApp y cómo ahorrar almacenamiento

Detrás de esta decisión se encuentra una cifra que resume la magnitud del proyecto. La división Reality Labs, responsable del desarrollo de hardware y software vinculado al metaverso, acumula pérdidas cercanas a los 80.000 millones de dólares desde 2020.Tras haber invertido 80.000 millones de dólares en el metaverso, Meta le pone fin a su apuesta por la realidad virtual.

Solo en el último trimestre de 2025, registró números negativos superiores a los 6.000 millones, con ingresos que no alcanzaron a cubrir ni una fracción de sus gastos.

Aunque el negocio publicitario de Meta ha permitido sostener estas pérdidas, la presión de los inversores ha ido en aumento. En respuesta, la compañía aplicó recortes significativos en su presupuesto, reduciendo hasta un 30% el gasto de Reality Labs. También se llevaron a cabo despidos que afectaron a miles de empleados y se cerraron estudios dedicados al desarrollo de contenido para entornos virtuales.

El desempeño de Horizon Worlds tampoco acompañó las expectativas. La plataforma nunca superó unos pocos cientos de miles de usuarios activos mensuales, una cifra marginal frente a los más de 3.000 millones de personas que utilizan otras aplicaciones del ecosistema de Meta.Meta planea centrarse en artículos integrados con IA.

A esto se sumaron críticas por la calidad gráfica, la incomodidad del uso prolongado de gafas de realidad virtual y la falta de contenidos atractivos.

La compañía intentó revitalizar el interés mediante eventos virtuales y colaboraciones, incluyendo conciertos y experiencias patrocinadas, pero los resultados no lograron consolidar una base de usuarios sostenida. En paralelo, algunas aplicaciones adquiridas, como la de fitness en realidad virtual, han pasado a un estado de mantenimiento sin desarrollo activo.

Sin embargo, no todo el balance de Reality Labs ha sido negativo. Productos como las gafas inteligentes desarrolladas junto a fabricantes tradicionales han mostrado un crecimiento significativo en ventas, especialmente durante 2025. Este desempeño ha contribuido a redefinir la estrategia de la empresa hacia dispositivos más integrados con inteligencia artificial.Meta seguirá manteniendo su Meta Quest, aunque con menor inversión. (Meta)

En ese sentido, Meta ha comenzado a priorizar el desarrollo de tecnologías basadas en IA, desplazando al metaverso como su principal apuesta. La compañía planea destinar entre 60.000 y 65.000 millones de dólares en infraestructura de inteligencia artificial y centros de datos en los próximos años, en un intento por consolidar su posición en este nuevo frente competitivo.

El cambio también se refleja en el discurso corporativo. En recientes presentaciones ante inversores, el término “metaverso” ha desaparecido prácticamente por completo, reemplazado por referencias a inteligencia artificial, asistentes digitales y dispositivos inteligentes.

El cierre de Horizon Worlds en realidad virtual simboliza así el final de una etapa que generó grandes expectativas en la industria tecnológica. Aunque la idea del metaverso no desaparece por completo, su protagonismo dentro de Meta se diluye frente a nuevas prioridades.El metaverso nunca logró tener millones de usuarios activos como se había previsto.

La compañía deja atrás uno de sus proyectos más ambiciosos para concentrarse en tecnologías que, por ahora, muestran mayor adopción y potencial de crecimiento.

Fuente: Infobae.com

Cambiar el celular y elegir un nuevo smartphone es una decisión cada vez más difícil. Mientras el mercado ofrece decenas de modelos con diferencias en rendimiento, funciones y capacidad, muchos usuarios tienen un límite: el presupuesto.

En la actualidad es posible encontrar equipos con características que hasta hace pocos años estaban reservadas para modelos más caros: pantallas de buena calidad, baterías capaces de durar toda la jornada, sistemas de cámaras versátiles y procesadores que permiten usar varias aplicaciones al mismo tiempo sin grandes problemas.

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La clave está en identificar qué modelos logran el mejor equilibrio entre precio y rendimiento, autonomía, calidad y experiencia general de uso.

Qué tener en cuenta antes de elegir un celular

Antes de decidir qué modelo comprar, conviene observar algunos puntos que influyen directamente en la experiencia de uso. El procesador determina la fluidez del sistema y la capacidad para ejecutar aplicaciones exigentes, mientras que la memoria RAM influye en el rendimiento cuando se utilizan varias apps al mismo tiempo.

También es importante considerar la calidad de la pantalla, la capacidad de la batería y el sistema de cámaras, además de factores como el almacenamiento disponible o la duración del soporte de actualizaciones del sistema operativo.

¿Qué opciones de celulares hay por menos de 700.000 pesos?

Si tenés una urgencia, poco presupuesto, necesitás un smartphone básico o simplemente querés un equipo solo para comunicarte, navegar por internet, usar redes sociales y sacar fotos decentes, las opciones son muchas:

• Samsung Galaxy A17

El equipo más completo de la gama baja de la marca coreana, en su versión de 256gb, tiene un precio de $699.999. Integra Gemini Live, el asistente inteligente de Google que conecta aplicaciones, agiliza las tareas cotidianas y ofrece soporte en tiempo real para estudios, trabajo y entretenimiento.

Su pantalla es de 6.7 pulgadas FHD+ Super AMOLED, 90Hz, y protección Gorilla Glass Victus. En cuanto a las cámaras, posee un sistema triple trasero con sensor principal de 50 MP, ultra gran angular de 5 MP y macro de 2 MP. La cámara frontal de 13 MP.

• Motorola moto g17

Está equipado con una cámara de 50 MP Sony LYTIA™ 600, una lente ultra gran angular de 5 MP y cámara selfie de 32 MP, la más avanzada en un moto g. Su pantalla es una Full HD+ y cuenta con sonido estéreo con Dolby Atmos®. La versión de 256 GB cuesta $399.999.

• Motorola moto g77

Ideal para quienes buscan un equipo económico para sacar fotos: tiene cámara de 108 MP, única, con zoom sin pérdida de calidad de 3x. Su pantalla es una Extreme AMOLED 6,8” con hasta 5 veces más brillo y 120 Hz de tasa de refresco. Cuenta con durabilidad de grado militar, Corning® Gorilla® Glass 7i y resistencia al agua IP64. Está equipado con una batería de larga duración de 5200 mAh, con carga rápida. Su precio es de: $699.999.

• Nubia Music 2

El equipo más accesible de la marca ($259.999) se destaca por su parlante externo con más de 600% de potencia respecto del promedio del mercado y la función Tap To Share, pensada para compartir música de forma simple y social. Además, el equipo cuenta con una base de 4 GB de RAM y 128 GB de almacenamiento.

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• Nubia Air

El último gran lanzamiento de la marca es el smartphone más accesible dentro del segmento slim. Este nuevo celular es una propuesta única para quienes buscan un dispositivo moderno, fácil de llevar, con buena autonomía y confiabilidad técnica.

Cuenta con un diseño ultradelgado de tan solo 6.7mm de grosor y un peso de 172 gramos. Su pantalla es de 6.78 pulgadas AMOLED de 1.5K y tasa de refresco de 120Hz, ideal para redes sociales, videos y multitarea fluida. En cuanto a su cámara, tiene un sistema triple con un sensor principal de 50 MP + 2 MP de cámara de profundidad y una cámara frontal de 20 MP, todas, guiadas por IA. Cuesta $529.999.

• Xiaomi REDMI A5 

El equipo cuenta con una cámara dual de 32MP con AI y un sensor especial que capta 18% más luz, ideal para fotos en baja luz o de noche. Su pantalla es de 6.88″ con función de baja luz azul, sin parpadeo visible y para una experiencia de lectura tipo libro real. Su procesador octa-core ofrece un mejor desempeño con menor consumo energético, y junto a su batería de 5200mAh ofrece hasta 20.7 horas de reproducción de video. Su precio es de $299.999

• Xiaomi REDMI 15C 

Con diseño delgado y sofisticado de 7.99mm, el equipo es resistene al polvo y al agua. Cuenta con un procesador octa-core de alto rendimiento y sistema de cámara dual de 50MP con AI. Posee función de carga inversa que lo convierte en una power bank portátil, listo para recargar otros dispositivos.

Además, Integra Xiaomi HyperOS 2 y ofrece una experiencia más fluida con Xiaomi Interconnectivity entre tus teléfonos y tablets, con funciones como Call Sync y Shared Clipboard. Su versión de 256 GB cuesta $399.999.

Fuente: TN Tecno

La MacBook Neo marca un punto de inflexión en el historial de Apple: por primera vez irrumpe en un mercado dominado por notebooks Windows y Chromebooks económicas y lo hace sin resignar los rasgos que sostienen su prestigio. No busca reemplazar a la poderosa Air, sino cambia la conversación sobre quién puede comprar una Mac nueva. Se lanza con un precio inicial internacional de 599 dólares.

La propuesta conserva varios rasgos distintivos de Apple. La Neo incorpora chasis de aluminio reciclado, cuatro colores —plata, rubor, cítrico e índigo— y una pantalla Liquid Retina de 13 pulgadas con 500 nits de brillo y soporte para mil millones de colores. A primera vista, el precio reducido no se traduce en una apariencia más básica ni en un diseño de inferior calidad.

Esa coherencia estética refuerza una idea clave: la Neo se percibe como una auténtica Mac, no como una versión degradada. El diseño se ubica por encima del promedio de su categoría y mantiene elementos característicos de la marca, como la cámara de 1080p, el Magic Keyboard y el trackpad multitáctil, con una calidad de terminación poco habitual en este rango de precio.

Entre los rivales más cercanos de la Neo aparecen la Asus Vivobook 14, la HP OmniBook 5 y la Lenovo IdeaPad Slim 3i, aunque la comparación parte de una lógica diferente. El modelo de Apple no busca destacarse por potencia o múltiples configuraciones, sino por una experiencia más refinada, mejor calidad de construcción y una integración más fluida como puerta de entrada al ecosistema macOS.Las dos rivales: Asus Vivobook 14, la HP OmniBook 5.

La HP OmniBook 5 aparece como la alternativa más próxima para quienes priorizan comodidad y espacio de trabajo. Su pantalla de 16 pulgadas facilita la multitarea y las jornadas prolongadas frente al equipo, ya que las configuraciones con procesadores Intel o Snapdragon apuntan a tareas de productividad, navegación intensiva y aplicaciones de oficina.

La MacBook Neo busca un efecto distinto. Con una pantalla más compacta de 13 pulgadas, privilegia el ahorro de energía y la estrecha integración entre hardware y macOS. Esa combinación le permite sostener un desempeño estable en tareas cotidianas y ofrecer una autonomía sólida, dos aspectos clave para el uso cotidiano.

La Asus Vivobook 14 apunta a un público que busca un equilibrio entre precio y prestaciones. Suele ofrecer procesadores Intel Core o AMD Ryzen de gama media, 8 o 16 GB de RAM y almacenamiento SSD rápido, en un equipo liviano y fácil de transportar. Su pantalla Full HD y la presencia de puertos tradicionales la vuelven una opción práctica para estudio y tareas de oficina.

La Lenovo IdeaPad Slim 3i se ubica en el escalón más básico dentro de esa categoría. Con procesadores Intel Core de entrada o serie U, memoria moderada y pantallas Full HD simples, prioriza accesibilidad y confiabilidad para actividades cotidianas. Su propuesta apunta a estudiantes y usuarios que necesitan una notebook funcional para navegación, documentos y consumo multimedia.

La guerra de los chips

Una portátil con el sello característico de Apple pero a buen precio.

La eficiencia de los procesadores móviles empezó a redefinir el mundo de las portátiles. Diseñados para ofrecer alto rendimiento con bajo consumo y mínima generación de calor, estos chips demostraron que también pueden sostener tareas de una laptop. Aunque Intel y AMD siguen dominando el terreno, nuevos jugadores como Apple y Qualcomm empiezan a disputar ese espacio.

La verdadera novedad de Neo aparece puertas adentro. En lugar de un chip de la familia M, Apple monta el A18 Pro, el mismo linaje que impulsa al iPhone 16 Pro. Esa decisión permite resolver con soltura tareas cotidianas, desde navegación y videollamadas hasta edición liviana de fotos y uso de funciones de IA integradas en macOS Tahoe.

La fórmula, sin embargo, no convierte a la Neo en una máquina apta para todo perfil. Responde bien en productividad diaria, consumo multimedia y estudio, pero pierde aire cuando la exigencia sube por cargas prolongadas, proyectos pesados o multitarea más intensa. El foco está claro: rendir con solvencia en lo habitual, no competir con equipos profesionales.

Ese posicionamiento también se refleja en la autonomía. La marca promete hasta 16 horas de batería y el dato se vuelve central en una categoría donde el precio bajo suele venir acompañado por concesiones visibles. En la Neo, la resistencia lejos del enchufe funciona como uno de sus argumentos más eficaces y fortalece su perfil de computadora para el día a día.

La pantalla acompaña esa lógica con equilibrio. No busca deslumbrar como los paneles superiores de la línea Pro, pero ofrece definición alta (2.408 por 1.506) brillo sólido y una experiencia convincente para lectura, streaming, clases y trabajo de oficina. Dentro de este precio, el panel aparece entre los puntos fuertes del equipo y sostiene buena parte de su atractivo.

El sonido también suma. Apple incorpora dos parlantes laterales con Spatial Audio y un sistema de micrófonos duales, mientras la cámara FaceTime HD de 1080p completa un conjunto pensado para videollamadas, clases remotas y consumo de contenido. No alcanza la inmersión de los modelos superiores, pero el paquete audiovisual queda por encima de lo esperable en una notebook de entrada.

Las principales limitaciones

El modelo base cuesta 599 dólares.

Para llegar a estos valores, hay algunos recortes técnicos que son clave. El modelo base no trae Touch ID, esa función queda reservada para la variante de 699 dólares, que además sube a 512 GB de almacenamiento. La decisión obliga al usuario inicial a depender de claves tradicionales o de atajos del ecosistema, una ausencia pequeña en la ficha técnica, pero muy visible en la experiencia diaria.

Tampoco hay teclado retroiluminado, una concesión que se nota enseguida porque impacta en el uso nocturno o en entornos con luz tenue. Apple intenta compensarlo con teclas claras y leyendas oscuras, aunque la carencia sigue ahí. En una computadora orientada a estudiantes, ese detalle no resulta decisivo, pero sí deja en claro dónde la empresa decide achicar sin tocar el diseño general.

El trackpad ofrece otra señal de esa estrategia. No utiliza el sistema Force Touch de los Mac más caros, sino un mecanismo físico tradicional con clic real. El cambio no altera los gestos multitáctiles ni vuelve torpe el manejo, pero sí rompe con una de esas sutilezas de hardware que, durante años, ayudaron a distinguir a las portátiles premium de Apple.

La conectividad también fija límites. La Neo incluye dos puertos USB-C y un conector de 3,5 mm. Uno opera como USB 3 y el otro como USB 2, una diferencia que impacta en la velocidad de transferencia. A eso se suman la ausencia de Thunderbolt y de MagSafe, dos recortes sensibles para quien necesite expandir funciones, mover archivos con mayor rapidez o cargar sin ocupar un puerto principal.

El almacenamiento y la memoria completan el cuadro. El modelo base llega con 8 GB de memoria unificada y 256 GB de SSD, una combinación razonable para navegación, documentos y streaming, aunque más estrecha para bibliotecas pesadas, edición constante o flujos creativos. La variante superior amplía la capacidad, pero la Neo nunca se vende como plataforma de gran margen.

El punto en discusión ya no es si puede reemplazar a una MacBook Pro, sino cuánto tarda en alcanzar el techo de su rendimiento. En ese terreno responde con solvencia: hojas de cálculo, videollamadas, navegación con muchas pestañas, redacción, presentaciones, entretenimiento y tareas escolares. Allí se explica buena parte de su atractivo comercial.

Fuera de ese perímetro, las limitaciones se vuelven previsibles. La Neo no está pensada para edición de video exigente, juegos de alto realismo gráfico, cargas 3D complejas ni trabajos prolongados que dependan de más memoria, puertos más veloces o mayor ancho de banda. Apple no oculta ese recorte: la línea Air y, sobre todo, la Pro siguen concentrando el salto real de potencia y flexibilidad.

Aun así, el producto acierta en algo más importante que una lista perfecta de prestaciones: encuentra un público. Estudiantes, compradores primerizos, usuarios hogareños y quienes buscan una segunda computadora para tareas generales reciben una Mac liviana, cuidada y confiable por un valor que antes parecía incompatible con la marca. Ahí reside la verdadera ruptura del lanzamiento.

La MacBook Neo no pretende inaugurar una categoría inédita dentro del universo de las portátiles. Su apuesta es otra: recortar funciones exclusivas de otras gamas, preservar lo esencial y ofrecer un equipo que vuelve razonable la entrada al ecosistema Mac sin precios desmedidos. En el negocio de Apple y en el mercado de laptops accesibles, ese gesto puede pesar más de lo que parece.

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Sobre la firma

Marcelo Bellucci

Redactor de la sección Tecnologíambellucci@clarin.comBio completa

Fuente: Clarín.com

En 2016, millones de personas empezaron a salir a la calle en Argentina y el resto del planeta con el celular en la mano para capturar criaturas virtuales. Plazas, monumentos y parques se llenaron de jugadores que perseguían un Pikachu o un Charmander en la pantalla. El fenómeno fue global y marcó un antes y un después para los juegos móviles.

Pero casi una década después, empieza a verse otra dimensión detrás de ese éxito: parte de lo que hicieron los jugadores de Pokémon GO también ayudó a construir uno de los mapas tridimensionales del mundo más detallados jamás creados.

La empresa detrás del juego, Niantic, utilizó durante años los escaneos realizados por los usuarios para desarrollar modelos espaciales capaces de entender cómo es el mundo físico. Esa información ahora empieza a usarse para algo muy distinto a atrapar criaturas virtuales: ayudar a robots y sistemas autónomos a moverse con precisión en las ciudades.https://e7c7b9b7332daf260ee45dcdefc6ab17.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-45/html/container.html

El juego que sacó a millones de personas a la calle

El juego de realidad aumentada Pokémon Go llegó en agosto del 2016 a la Argentina. (Foto: JUANO TESONE)

Cuando apareció en julio de 2016, Pokémon Go se convirtió en uno de los fenómenos culturales más grandes de la década. El juego utilizaba la ubicación del celular y la cámara para superponer criaturas del universo Pokémon sobre el entorno real.

La propuesta era simple: caminar por la ciudad para encontrar pokémon, visitar “poképaradas” en lugares emblemáticos y participar en gimnasios donde se libraban combates.

Durante los primeros meses, escenas de jugadores caminando en grupo por parques o plazas se repitieron en todo el mundo. Según datos de la propia empresa, más de 500 millones de personas descargaron el juego en sus primeros años, convirtiéndolo en uno de los títulos móviles más populares de la historia.

Pero detrás de esa mecánica también se escondía otra tecnología clave: la captura de imágenes del entorno real.

Escanear el mundo mientras se cazan pokémon

Con el tiempo, el juego empezó a incluir una función opcional que invitaba a los jugadores a escanear con la cámara lugares específicos, como poképaradas o gimnasios.

El proceso era simple: el usuario debía caminar alrededor del objeto o monumento mientras grababa un video de algunos segundos, generalmente con movimientos de 180 o 360 grados.

Según explica Niantic, esos escaneos se anonimizaban automáticamente y el sistema difuminaba elementos identificables como rostros o matrículas. Pero los datos resultaban extremadamente valiosos.

Cada captura incluía información como la ubicación exacta, ángulo de la cámara, dirección del movimiento, hora del día y condiciones de iluminación.

Con millones de jugadores realizando estas acciones en distintas partes del mundo, el resultado fue inesperado: una enorme base de datos visual del planeta.

Un mapa tridimensional construido por jugadores

Durante años, Niantic explicó que esos datos servirían para mejorar la experiencia de realidad aumentada dentro del propio juego. Sin embargo, el objetivo era más ambicioso.

En 2024 la empresa presentó su Large Geospatial Model, un sistema de inteligencia artificial capaz de comprender espacios físicos a partir de millones de imágenes geolocalizadas.

Ese modelo fue entrenado con más de 30.000 millones de imágenes tomadas en millones de lugares del mundo, muchas de ellas capturadas por jugadores mientras utilizaban Pokémon Go.

La lógica es similar a la que usan los modelos de lenguaje en inteligencia artificial: cuanto más material se analiza, más capaz se vuelve el sistema de reconocer patrones.

En este caso, el modelo aprende cómo se ven las ciudades desde distintos ángulos, en distintos momentos del día y bajo diferentes condiciones climáticas.

De videojuego a tecnología para robots

Pokémon Go.

La historia tomó otro giro en 2025. Niantic vendió su negocio de videojuegos a Scopely y separó su división tecnológica en una nueva empresa llamada Niantic Spatial.

Esa compañía se presenta hoy como una firma especializada en inteligencia artificial geoespacial, es decir, tecnología capaz de interpretar el mundo físico.

El paso siguiente llegó en marzo de 2026, cuando Niantic Spatial anunció un acuerdo con Coco Robotics, una empresa que opera robots de reparto en ciudades de Estados Unidos y Europa.

La idea es utilizar el sistema de posicionamiento visual desarrollado a partir de los datos del juego para mejorar la navegación de estos robots.

El problema que intenta resolver es conocido: el GPS funciona bien en espacios abiertos, pero en ciudades con edificios altos puede fallar por decenas de metros.

Para una persona, ese margen de error es menor. Basta con mirar alrededor para ubicarse. Pero para un robot que debe detenerse exactamente frente a la puerta de un restaurante o una casa, esa imprecisión puede ser crítica.

Ahí es donde entra en juego el mapa tridimensional generado a partir de millones de escaneos.

El antecedente: cuando los usuarios entrenan sistemas sin saberlo

La idea de utilizar acciones cotidianas de los usuarios para entrenar tecnología no es nueva. Uno de los ejemplos más conocidos son los CAPTCHA, esas pruebas que piden identificar semáforos, bicicletas o cruces peatonales antes de entrar a un sitio web. Esos ejercicios ayudaron durante años a entrenar los sistemas de visión artificial utilizados por autos autónomos.

La diferencia es que en el caso de Pokémon Go la escala fue gigantesca.

Mientras proyectos como Google Street View dependen de autos equipados con cámaras que recorren las calles, el juego logró algo distinto: miles de fotografías del mismo lugar tomadas desde distintos ángulos, en diferentes momentos y con múltiples condiciones de luz.

En otras palabras, un escaneo urbano distribuido entre millones de personas.

Para Niantic, el proyecto demuestra que los videojuegos pueden convertirse en una fuente inesperada de datos para el desarrollo de nuevas tecnologías. Pero también abre interrogantes.

Muchos jugadores creían que estaban ayudando únicamente a mejorar la realidad aumentada del juego. Hoy queda claro que esa información también alimentó sistemas que pueden terminar en robots, logística urbana o futuros dispositivos de realidad aumentada.

Fuente: Clarín.com