Depurar una web no requiere herramientas externas costosas. Los navegadores modernos como Firefox, Chrome y Edge ofrecen potentes suites de desarrollo integradas. Saber usarlas es imprescindible para detectar y solucionar errores de forma rápida, eficaz y profesional.

Cuando una página web no funciona como debería —ya sea por errores de estilo, JavaScript roto o tiempos de carga lentos—, una de las formas más rápidas y potentes de averiguar qué ocurre es usando las herramientas de desarrollo que ofrecen los navegadores modernos. En este artículo te explicamos cómo hacerlo en Firefox, Chrome y Microsoft Edge, comenzando por Firefox, nuestra opción preferida para desarrolladores exigentes.

Vivimos rodeados de pantallas: móviles, tabletas, ordenadores y televisores forman parte del día a día. En este contexto, ha crecido el debate sobre si los niños pequeños deberían estar expuestos a estas tecnologías, y sobre todo, cuál es su impacto real en el desarrollo físico, cognitivo y emocional. La clave, según la evidencia científica, no está solo en el “cuánto”, sino en el “cómo”.

Efectos físicos: lo que vemos… literalmente

Diversos estudios advierten que el uso excesivo y prolongado de pantallas en la infancia puede provocar fatiga ocular, sequedad visual y aumentar la prevalencia de miopía. Además, reemplazar el juego libre, el ejercicio físico y el contacto social por una interacción pasiva con la tecnología puede incrementar el riesgo de obesidad infantil, problemas de sueño y dificultades en el aprendizaje.

Impacto neuropsicológico: más allá de la vista

El mayor foco de preocupación se encuentra en los efectos cognitivos y emocionales. Una revisión de 102 estudios en menores de 3 años concluye que el contexto y la supervisión son determinantes. La presencia activa de un adulto que interactúa con el contenido digital mejora la atención y el aprendizaje. Por el contrario, la exposición pasiva o no supervisada se asocia con dificultades en el desarrollo cognitivo y del lenguaje.

Incluso la pantalla en segundo plano —como una televisión encendida mientras el niño juega— puede interferir en la concentración, el juego simbólico y las interacciones con los adultos.

Uno de los debates más intensos en el mundo de la inteligencia artificial generativa gira en torno a la eterna disyuntiva: ¿código abierto o cerrado? Este dilema no es solo filosófico o técnico; tiene implicaciones prácticas, especialmente en campos tan críticos como la medicina. Un reciente estudio científico ha arrojado luz sobre esta cuestión enfrentando a algunos de los modelos más conocidos, como Llama 2 de Meta y GPT-4 de OpenAI, en un entorno de prueba médica real.

¿Qué tan bien entienden medicina los modelos de lenguaje?

Investigadores de la Universidad Pepperdine, la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) y UC Riverside evaluaron siete grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) en una prueba de conocimientos sobre nefrología, el área médica que estudia los riñones. El estudio, publicado en la revista NEJM AI —una extensión del prestigioso New England Journal of Medicine—, se basó en 858 preguntas extraídas del NephSAP, el Programa de Autoevaluación de Nefrología de la Sociedad Americana de Nefrología.

La forma tradicional de hacer la compra en supermercados está a punto de vivir una transformación profunda gracias a la llegada de los carritos inteligentes, una innovación tecnológica que ya está triunfando en países como Estados Unidos y Suecia. En 2025, la cadena Auchan —propietaria de Alcampo en España— planea implementar estos carritos de última generación desarrollados por Caper AI, marcando un antes y un después en la experiencia del consumidor en los pasillos del supermercado.

¿Qué hace inteligentes a estos carritos?

A diferencia de los tradicionales carritos metálicos, los nuevos carros inteligentes de Caper AI incorporan tecnología punta:

• Sensores avanzados para el reconocimiento de productos sin necesidad de escanear códigos de barras.
• Pantallas digitales que muestran el coste acumulado de la compra en tiempo real.
• Sistema de pago NFC integrado directamente en el propio carrito.
• Básculas inteligentes que permiten pesar frutas y verduras sobre la marcha.
• Desbloqueo mediante app móvil, eliminando la clásica moneda en la ranura.

Para construir un balanceador de carga avanzado con NGINX, necesitamos un enfoque integral que incluya instalación, configuración, optimización y gestión continua. Esta guía detalla los pasos y consideraciones para configurar un balanceador de carga NGINX robusto.

El primer paso para crear un balanceador de carga avanzado es instalar NGINX en el servidor que actuará como balanceador. Esto suele hacerse mediante el gestor de paquetes del sistema operativo. Por ejemplo, en un sistema basado en Debian como Ubuntu, se pueden ejecutar los siguientes 

sudo apt update sudo apt install nginx

Para sistemas basados ​​en Red Hat como CentOS, puede utilizar:

Después de la instalación, puede iniciar NGINX con…

…y habilitarlo para que se ejecute al arrancar con:

El Ministerio danés de Asuntos Digitales migrará a la mitad de sus empleados de Windows y Microsoft 365 a Linux y LibreOffice el próximo mes como parte de un empujón de cuatro años de "soberanía digital".

El gobierno en Dinamarca se está preparando para eliminar el software de Microsoft y va a migrar todos los equipos  a Linux y LibreOffice, ambas soluciones de código abierto.

El Ministerio de Asuntos Digitales del país iniciará la transición el próximo mes al volcar Windows y Microsoft 365, comenzando primero con la mitad de sus empleados. Si todo sale como se esperaba, todos los empleados estarán en una solución de código abierto durante el otoño, informa el medio danés de noticias Politiken.

El reciente anuncio del Enron Egg, un supuesto microrreactor nuclear diseñado para alimentar hogares durante una década, desató una ola de reacciones en internet. Este dispositivo con forma de huevo prometía ser una solución compacta, eficiente y sostenible para el consumo energético residencial, destacando por su seguridad y un costo accesible.

Según la presentación, el reactor utilizaría barras de combustible de hidruro de uranio y circonio para generar calor mediante fisión nuclear. Este calor se transferiría a un intercambiador de calor de Inconel (fabricado con impresión 3D), que a su vez alimentaría una turbina generadora de electricidad. Además, se afirmaba que funcionaría con un sistema de enfriamiento de circuito cerrado, minimizando el impacto ambiental y garantizando la seguridad.

Profundicemos en las tecnologías de vanguardia de la IA generativa de código abierto, explorando su surgimiento, sus aplicaciones en el mundo real y cómo están transformando las industrias.

La revolución de la IA generativa se ha acelerado en los últimos años, con avances que transforman múltiples industrias al automatizar tareas complejas y mejorar las capacidades humanas. Si bien los modelos propietarios de IA han sido durante mucho tiempo la base de los gigantes tecnológicos, el auge de las soluciones de código abierto ha democratizado el ámbito de la IA, haciendo accesibles a todos modelos potentes como los modelos de lenguaje (LLM), los modelos de lenguaje de visión (VLM), los modelos de acción lingüística (LAM), los modelos basados ​​en el habla (SLM) y los agentes de generación aumentada por recuperación (RAG). La IA generativa de código abierto está derribando barreras, ofreciendo niveles sin precedentes de transparencia, personalización y colaboración.

Comprender los modelos clave de código abierto en IA generativa

Modelos de lenguaje grandes (LLM)

En el corazón de la IA generativa reside el poder de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Estos modelos, como GPT (Transformador Generativo Preentrenado), están diseñados para comprender y generar lenguaje humano. Los LLM se entrenan con grandes corpus de datos textuales, lo que les permite responder preguntas, redactar ensayos, resumir documentos e incluso mantener conversaciones sofisticadas. El movimiento de código abierto ha propiciado la proliferación de LLM, lo que permite a empresas, investigadores y desarrolladores utilizar, perfeccionar y escalar estos modelos para satisfacer necesidades específicas.