Enteratec

En este capítulo de El Consultorio de Enteratec, Miguel Angel Terrón arranca con «una locura» que salió a la luz a mediados del mes pasado, aunque ya estemos en noviembre y el tiempo, como él dice, pase volando.

La noticia: un joven, apoyándose en un modelo Opus de Anthropic, la empresa de Claude, se planteó crear una suite completa de herramientas de diseño al estilo de Photoshop. Y para hacerlo bien, pensó que lo mejor era inspirarse en la referencia del sector.

Lo interesante, según explica Miguel Angel, es el método. No se trata de clonar ni de copiar código. Lo que hizo fue pedirle al modelo que cada funcionalidad se comportara exactamente igual que en la herramienta original. El resultado se llama Artcraft y vive en getartcraft.com.

La web no ofrece una ni dos apps, sino dieciséis. Entre las que se mencionan en el episodio:

El propio Miguel Angel bromea con que tanto «craft» parece un trabalenguas y que es difícil decir la dirección de corrido.

El presentador reconoce que no domina este tipo de programas, así que su valoración viene de terceros. Enseñaron Artcraft a gente que trabaja en estudios de arquitectura y usa AutoCAD a diario, y la respuesta fue que era prácticamente igual: los menús se parecen y todo funciona del mismo modo.

Según cuenta, además, la suite abre proyectos de CorelDRAW, de AutoCAD y de otros programas como si fuera la aplicación nativa. Hay instalador para todas las plataformas y, por lo que se comenta, incluso va más rápido que las herramientas que imita. Miguel Angel no puede confirmarlo por su cuenta, pero anima a probarlo: «vais a flipar en colorines».

Para cerrar, un recordatorio que, admite, siempre se le olvida. En el último episodio que grababa con Jesús comentó que, si queríais la skill de Claude para crear figuras en 3D, llaveros y similares, la pidierais. Pero nunca explicaba dónde. Estos son los sitios:

Y con esto, y con un bizcocho, hasta el siguiente capítulo.

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• 00:00 · Un chaval y una locura llamada Artcraft
• 01:49 · Dieciséis apps que imitan a las grandes
• 03:44 · Dónde pedir cositas a Enteratec

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Este capítulo de El Consultorio de Enteratec se grabó a pie de calle, paseando con Jesús camino del desayuno. Es un episodio hipercorto, de esos que caben entre la puerta de casa y la cafetería, pero trae varias ideas muy jugosas.

La primera curiosidad viene de una empresa de alquiler de bicicletas eléctricas que, según parece, opera en Londres. Ha enviado a sus usuarios una notificación marcada como importante para dejar algo claro: con las bicicletas no se hacen justas. Sí, justas, como las medievales.

Jesús no tardó en preguntar si, en caso de hacerlas, la empresa incluiría las armaduras. La conclusión fue menos poética: a quien se pone a justar con una bici de alquiler le importa bien poco destrozarla. Así que el mensaje queda dicho: si alquiláis bicicletas eléctricas, por favor, nada de torneos.

El plato fuerte del episodio es un descubrimiento para quien tiene impresora 3D: un skill, es decir, una habilidad que se le añade a una IA, que permite a Claude construir objetos en 3D. Lo encontró, lo retocó un poco y lo puso a prueba.

La primera prueba fue con el logo de la WordCamp Sevilla, celebrada hace poco: un engranaje morado con el logotipo de WordPress en el centro. Con el logo en PNG, el encargo a Claude fue bastante concreto:

El resultado salió perfecto a la primera.

Lo interesante es que sirve para cualquier pieza, no solo para objetos decorativos. Un ejemplo muy doméstico son los ganchos con ventosa de IKEA. Son muy cortitos, y si los alargas la ropa hace palanca y el gancho se cae. Bastó con describirle la pieza a Claude y pedirle una versión más larga con un apoyo contra la puerta que evite ese efecto palanca. Y lo resolvió.

Jesús preguntó si se podría pedir a Claude una versión del skill para otras IA. En principio un skill podría importarse en otros sistemas, pero este necesita instalar herramientas en local. En la práctica está pensado para usarse con Claude a través de Claude Code.

La siguiente recomendación es un aparatito que cuesta unos 3 dólares, tiene wifi y bluetooth y apenas consume. Después de un rato intentando recordar el nombre, salió: el ESP32. El modelo exacto irá en las notas del programa.

El plan es programarlo con MicroPython para montar un comedero automático para el acuario. El servo ya está comprado y solo falta imprimir en 3D la pieza que rotará para dispensar la comida.

Hay que afinar bien la dosis, porque los peces, como el propio anfitrión, se comen todo lo que haya en la mesa. Y ya hay pruebas: últimamente les ha echado más comida de la cuenta, las hembras han decidido que su prole iba a estar bien alimentada y el acuario ha pasado de 4 o 5 guppies a 50 o 60. Ante la sugerencia de Jesús de tomar medidas drásticas con la población, la respuesta fue rotunda: eso jamás.

Jesús secunda la recomendación del ESP32. Sigue el canal de YouTube y la newsletter de un divulgador muy vinculado a BricoGeek, al que le encanta lo políticamente incorrecto que es contando las cosas. Este creador está entusiasmado con el dispositivo y ha mostrado varias aplicaciones para domotizar la casa.

Como el episodio se grabó sin conectar bien los micrófonos, sirve también de prueba para la limpieza automática de audio de VozCaster, la herramienta del anfitrión. Ahora la está implantando en la Escuela Oficial de Idiomas de Dos Hermanos, y eso la ha hecho crecer mucho.

La idea sigue siendo que usarla sea simple. Configurarla, en cambio, ya no lo es, precisamente para que el usuario final no tenga que complicarse. Hoy incluye todo tipo de permisos, perfiles y revisiones:

Con la cafetería ya abierta y a la vista, el episodio termina. Era el día después del Día de los Muertos, así que no tocaba descanso: ellos habían venido a trabajar. Se despiden hasta el siguiente capítulo.

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Este capítulo del consultorio de Enteratec llega en formato paseo: grabado de camino a la oficina, con un viento de fondo considerable que ponía a prueba el micrófono. La excusa para coger el teléfono y grabar es una noticia que tiene algo de simpática y algo de ridícula: el último gran modelo de inteligencia artificial europeo tiene nombre de gato gordo.

La protagonista es Mistral, la empresa francesa de inteligencia artificial. Cada vez que aparece su nombre es imposible no acordarse de El Último de la Fila y de ese estribillo en el que ruge Mistral mientras el viento lo vuelve todo del revés. Es una tontería, pero la asociación es inevitable. Y, con el vendaval que acompañaba la grabación, venía bastante a cuento.

El 6 de octubre Mistral anunció su nuevo modelo. El nombre oficial, Mistral Large 4, es bastante aburrido. Lo divertido es el apodo: Lechonk, inspirado en los memes de gatos gorditos. Para hacerse una idea, basta con pensar en Garfield, el gato naranja que vivía para comer lasaña.

Detrás de la broma del gato que come mucho está la parte seria:

Que sea un gato enorme no significa que sea el mejor. Según los análisis publicados, Lechonk no se acerca ni de lejos a los modelos de OpenAI o Anthropic. El tamaño impresiona, pero en rendimiento todavía queda distancia con los líderes.

Si el anuncio fue el 6 de octubre, ¿por qué hablar de él semanas después? Porque la fecha clave es el 27 de octubre, el día en que se libera el modelo. A partir de ese momento cualquiera podrá descargarse el gato gordo y ejecutarlo en sus propios servidores. Eso sí, hará falta tener una máquina capaz de alimentarlo, y con más de un billón de parámetros el bicho no se conforma con poco.

La conclusión es tan sencilla como el propio episodio: la inteligencia artificial europea ya no está a dieta. Lechonk llega con su billón de parámetros y sin ningún complejo, aunque todavía no esté a la altura de los gigantes estadounidenses. Que encima lo hayan bautizado como un meme de gato gordo y que su creadora tenga nombre de canción de El Último de la Fila lo convierte en una de esas historias curiosas que merecía la pena contar de camino al trabajo.

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Este capítulo del consultorio de Enteratec arranca, como tantos otros, durante el paseo de la oficina a casa. Esta vez la banda sonora corre a cargo de los jardineros y sus sopladores de hojas de combustión. Llega el otoño, caen las hojitas y el ruido ambiente salta por los aires. ¿De verdad no existen sopladores eléctricos? Tras este pequeño desahogo, que volverá a asomar más de una vez a lo largo del episodio, llega el plato fuerte: un montaje con Claude que ha cambiado por completo la forma de trabajar con esta IA.

Claude es el asistente principal del día a día. Sirve para programar, montar proyectos, organizar cuentas y un montón de cosas más. Pero tiene una carencia que inquieta bastante: no genera imágenes. Resulta curioso que una IA tan potente no pueda hacerlo, mientras que ChatGPT y Gemini lo bordan. Precisamente por eso, esas dos IA también están contratadas, solo para generar imágenes.

En un caso real, esto se convierte en una tortura. Pongamos que le pides a Claude una web completa, de principio a fin, como la de VozCaster. Le das unas especificaciones concretas: cómo debe ser, qué imágenes lleva, qué textos y con qué estilo. Y le dejas claro que no te moleste hasta terminar, porque vas a estar a otra cosa.

Claude se pone a escribir el código, la estructura y los textos, que le salen muy bien. Pero en cuanto necesita una imagen, se para y te la pide. Tú, que estabas tan tranquilo tomándote un café, tienes que:

Si la web tiene 25 imágenes, ya te puedes imaginar. Un trabajo que podría resolverse de una sola vez, con la especificación completa, acaba convertido en una cadena de interrupciones. Y el objetivo era justo el contrario: darle una tarea y que la termine, imágenes incluidas, sin cambiar de pestaña ni de servicio.

La pieza clave se llama MCP. Es un estándar que permite a una IA comunicarse con herramientas externas. Le explicas a la IA cómo funciona una herramienta y, a partir de ahí, sabe usarla.

La mejor comparación es un enchufe universal. Construyes un pequeño conector, lo enchufas y desde ese momento Claude sabe que tiene esa herramienta a mano y cuándo le conviene usarla. Con MCP se puede conectar Claude a casi cualquier servicio, incluidos Gemini o ChatGPT a través de sus API.

Aquí entra el toque personal. Conectarse por API cuesta dinero, y con tres suscripciones encima de la mesa no apetece pagar ni un euro más. La solución fue aprovechar el Mac mini que ya estaba en la oficina e instalarle Stable Diffusion, un generador de imágenes con IA que funciona en local. Después, basta con conectarlo a Claude mediante MCP. El resultado:

La calidad es un poquito peor que la de las herramientas comerciales, pero para muchos casos sobra.

El flujo funciona así. Cuando Claude necesita una imagen, redacta él mismo la descripción, es decir, escribe el prompt. Se lo pasa al Mac mini, que genera la imagen en un par de minutos y la devuelve a la conversación. Sin pausas y sin que el usuario tenga que pinchar ni cortar nada.

Esta es la parte que se describe como «fantasía pura». Claude no se limita a pedir la imagen: también la mira. Analiza el resultado y decide si le sirve. Si la composición no es la que buscaba, si algo no se ve como debería o si ha salido directamente mal, ajusta la descripción y vuelve a generarla. Puede repetir el proceso hasta que la imagen quede como se le pidió.

Es lo mismo que haría un diseñador: probar, mirar y corregir. Mientras tanto, el usuario puede dedicarse a tomarse un café, tocar las palmas o bailar la samba.

Entre motos y sopladoras que siguen interrumpiendo la grabación, el episodio destaca dos detalles del montaje:

La lección va mucho más allá de las imágenes. Si te gusta una IA concreta, puedes enchufarle prácticamente cualquier cosa. Si quieres hacer algo que tu IA no hace de serie, puedes conectarle:

Por ejemplo, para generar voces se podría conectar ElevenLabs, aunque en ese caso ya toca pagar. La gracia de este montaje era precisamente no hacerlo.

En resumen, MCP es una forma de que Claude trabaje con tus herramientas y llegue al final de una tarea sin depender de que le vayas pasando cachitos, sin interrupciones y sin historias. Funciona brutalmente bien. Y con esto y un bizcocho, el resto queda para el próximo paseo de la oficina a casa.

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Es el segundo consultorio de Enteratec del día, y llega con una pregunta muy práctica. Dani quiere saber cómo compartir la ubicación entre un iPhone y un móvil Android. En el ecosistema de Apple existe la app Buscar, la de «buscar a mis amigos», pero en cuanto alguien del grupo tiene un Android, esa opción deja de servir.

La respuesta es una herramienta que prácticamente todo el mundo tiene instalada, sea cual sea su teléfono: Google Maps. Funciona igual en Android y en iPhone, así que da igual qué dispositivo use cada uno.

Los pasos son muy sencillos:

A partir de ese momento, cuando abres Google Maps en tu dispositivo, aparecen en el mapa las personas que te han compartido su ubicación. No importa si usan Android o iPhone.

Lo curioso es que esta opción lleva disponible «desde hace eones», pero apenas se utiliza. Y es una pena, porque resulta muy cómoda y muy práctica. Si tienes un grupo de amigos o una familia en la que cada uno usa un sistema distinto y queréis veros en el mapa, no hace falta instalar nada nuevo. La solución ya la tenéis en el bolsillo.

Como manda la tradición del consultorio, el episodio termina con su habitual broma de doble sentido: si os gustan grandes y llenas de venas, el corazón del equipo de Enteratec es todo vuestro.

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Últimamente no hay conversación sobre tecnología en la que no aparezca la misma sentencia: la inteligencia artificial nos está volviendo tontos. En este capítulo del consultorio de Enteratec, Miguel Angel Terrón dice basta y propone mirar el asunto con perspectiva histórica. Esta vez no le acompañan Mariano ni Jesús, sino su hija Natalia, que hace de público en directo con un entusiasmo discutible.

El punto de partida es una imagen muy concreta: un operario que maneja una grúa con electroimán, de esas que levantan chatarra metálica y la llevan de un sitio a otro. Ese trabajador no conoce las ecuaciones de Maxwell. Nadie diría por eso que es tonto. Simplemente no las necesita para hacer su trabajo.

Con un coche pasa lo mismo: pisamos el acelerador sin saber nada de las leyes de la combustión. El operario aprovecha el trabajo de Ørsted, de Faraday y de Henry sin tener que redescubrirlo. Gracias a eso puede dedicar la cabeza a lo suyo, que es mover la palanca y llevar toneladas de metal de un lado a otro.

Ni siquiera esos científicos empezaron de cero. Henry mejoró el electroimán de Sturgeon, que a su vez partía de los descubrimientos de Ørsted. El conocimiento se construye por capas.

Newton lo dejó escrito en 1675: si he visto más lejos es por estar subido a hombros de gigantes. Se refería a que mucha gente antes que él había investigado y descubierto cosas, y eso permitía a los demás avanzar más rápido. Miguel Angel lo amplía a todo lo que heredamos sin pensar: la rueda, el fuego, el electromagnetismo.

La queja de que una herramienta nos atonta es muy antigua. El repaso del episodio:

El patrón se repite siempre. Dejamos de hacer una cosa y empezamos a hacer otras más complicadas.

Si la inteligencia artificial nos descoloca, según Miguel Angel, no es porque nos quite capacidad. El conocimiento que ofrece es global, rápido, organizado, claro y estructurado, y llega de una forma tan sencilla que nos ha acelerado a una velocidad que cuesta manejar. El vértigo viene del ritmo, no de una pérdida de inteligencia.

Por eso su conclusión es clara: la IA no nos vuelve tontos, nos da la oportunidad de dar pasos de gigante. Como el operario de la grúa, no hace falta dominar cada ley de la física para mover toneladas.

El tono del episodio es tan cercano como siempre. Miguel Angel le pide a Natalia que confirme en voz alta que el concepto se entiende, y ella responde con un «sí» que, según él, es «súper alto». Al rato confiesa que, mientras él reflexiona sobre Sócrates y Newton, su hija se está mirando las uñas.

Para rematar, recurre a una frase que atribuye a Tom Hanks: tonto es el que dice tonterías. Y como manda la tradición del consultorio, se despide recordando que el mundo está lleno de electrones, neutrones, protones y «tontos de los cojones».

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Miguel Angel Terrón lleva tiempo programando con inteligencia artificial: hace programitas, experimenta y prueba distintas IAs. En este capítulo del consultorio de Enteratec cuenta un tropiezo que, según él, acabará encontrándose cualquiera que trabaje con asistentes de IA.

Uno de sus asistentes le dio un resumen de un proyecto con datos de hace unos cuantos meses. Lo hizo con absoluta seguridad, como si fuera la verdad absoluta. Y lo curioso es que no se había inventado nada. Había leído lo que tenía guardado. El problema era justo ese: lo guardado estaba viejo y nadie se lo había dicho.

Todo esto se grabó paseando, con banda sonora incluida. Los jardineros de Dos Hermanas andaban soplando hojas con unas máquinas de combustión de ruido «demencial», y obligaron a migue a cambiar de camino más de una vez.

Para explicar el problema, Miguel Ángel usa una imagen muy clara. Imagina una oficina con dos o tres empleados, cada uno en una sala distinta y cada uno con su propia libreta, que no enseña a nadie.

No hay mala fe. Simplemente no sabían que el compañero lo había cambiado.

Eso es exactamente lo que le pasa a él. Trabaja con varias máquinas:

En cada una hay una IA que le ayuda, y cada una tiene su propia memoria. Son los empleados de las distintas salas.

Aquí está la parte peligrosa. Un humano, si hace tiempo que no mira algo, te dice: «déjame comprobarlo». Una IA, si lo que tiene guardado tiene buena pinta, te lo cuenta con total firmeza. Lo explica con un ejemplo de obra: si nadie ha apuntado que ya se han levantado las paredes, la IA puede seguir convencida de que el edificio está en los cimientos.

La idea parece una tontería cuando se cuenta: dejar de guardar el conocimiento en la cabeza de cada IA y ponerlo en un sitio que lean todas.

Miguel Ángel insiste en que no se ha inventado nada. Se inspira en una práctica que los desarrolladores llevan haciendo unos 15 años: los dotfiles. Son esos ficheros de configuración que empiezan por punto y que los sistemas Unix usan desde hace décadas. Mucha gente los guarda en un repositorio Git y los comparte entre todos sus equipos. Así todos funcionan exactamente igual, porque todos tienen el mismo fichero.

Él ha hecho lo mismo, pero con las instrucciones y el conocimiento de sus agentes de IA. Y lo ha organizado con dos reglas.

Hay un único fichero con todo lo que cualquier asistente debe saber:

Antes había una copia en cada ordenador. Cada copia envejecía a su ritmo y ninguna se enteraba de cómo iban las demás. Ahora solo hay una, y todos los ordenadores descargan esa configuración general cada 10 minutos.

No hay un fichero de estado general. Cada proyecto guarda su estado en su propia carpeta: qué está a medias, qué espera una decisión suya… Lo mejor es que el asistente lo actualiza en cuanto cambia algo, no al final del día.

El ejemplo es VozCaster, su bot para publicar un capítulo de podcast enviando un audio por Telegram. En la última versión que ha subido al repositorio, la 1.10, ya se puede instalar el plugin en una web de WordPress y dar permisos a distintos perfiles de usuario. Por ejemplo, en una escuela oficial de idiomas los profesores podrían publicar, pero con una revisión previa. Todo ese estado (publicación, traducciones y demás) se guarda en la carpeta del proyecto en el momento en que cambia.

Por encima de todo hay un mapa: una tabla que dice en qué máquina y en qué carpeta está cada proyecto, y dónde se lee su estado actual. El mapa no cuenta de qué va nada. Solo conecta carpetas.

La parte favorita de Miguel Ángel es el «director de orquesta». Es un proyecto que lee ese mapa y se conecta a cada proyecto, en cada máquina, para consultar su estado real. Le pregunta «¿cómo va esto?» o «¿qué hay pendiente?», y el director va a mirarlo.

Además, usa Claude Code en distintos equipos y sincroniza el estado de cada uno con un repositorio privado. En sus palabras, «es una pasada».

1. Si trabajas con IA en más de un sitio, ya tienes este problema, aunque todavía no lo hayas visto. Te lo vas a encontrar. 2. No guardes lo importante en la memoria de la herramienta. Guárdalo en algo tuyo, en texto plano y con historial. Las herramientas cambian; tu fichero no. 3. Separa dónde está cada cosa de cómo va cada cosa. Lo primero cambia poco. Lo segundo cambia cada vez que tocas un proyecto.

Si tienes dudas sobre este montaje, Miguel Ángel estará encantado de resolverlas en los comentarios. Y si se oye algún soplador de fondo, ya sabes de quién es la culpa: de los jardineros de Dos Hermanas, empeñados en dejar los jardines perfectos.

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Arrancamos temporada nueva y ni el propio VOD lo tiene claro: ¿la 13 o la 14? Tras consultar el asunto, quedamos en que este es el episodio 14-1, el primero de la decimocuarta temporada. Miguel Ángel Terrón y Jesús Rois vuelven al mando para repasar la rabiosa actualidad tecnológica y, de paso, meter algún que otro capítulo Antiguatec.

La primera parada es el nuevo teléfono plegable de Apple, un aparato que en formato cerrado es tan gordo como el móvil más gordo del mundo, y que al abrirse se convierte en una especie de iPad diminuto. Ni teléfono ni tablet, pero eso sí, compatible con el Apple Pencil.

Surge la gran pregunta: ¿merece la pena gastarse 2.000 euros en un teléfono raro que se convierte en tablet pequeña, cuando con ese dinero te compras un iPhone básico, un iPad básico y hasta un MacBook por separado? La conclusión es clara: el sueño húmedo sigue siendo un teléfono minúsculo, tamaño Nokia 3210 o iPhone original, con una pantalla de 3,5 pulgadas suficiente para leer WhatsApp y Telegram. Para todo lo demás, un escritorio, una tablet o un monitor portátil.

Hablando de invertir en software que funcione: el día 14 salía —supuestamente— iOS 27. Al entrar en las actualizaciones desde el iPad aparecía, y desde el iPhone también, pero con un curioso baile de versiones: el sistema anunciaba que estaba preparando iOS 26.7 cuando en realidad instalaba la 26. Un descuido tonto que, dicho sea de paso, contrasta un poco con esos 2.000 euros de teléfono.

Entre las mejoras de esta actualización, la mejora de audio en las notas de voz, algo que aprovechamos para poner a prueba grabando el propio capítulo. Un recordatorio útil: si tienes un Mac, puedes actualizar el dispositivo conectándolo por cable y ahorrarte los 15 o 16 GB de espacio libre que exige la actualización directa.

En San Francisco se está probando un servicio de robots humanoides que limpian tu casa por 30 dólares la hora. La idea suena bien… hasta que llegan los matices:

Si de verdad friega el suelo en cinco minutos y hace las camas a toda pastilla, quizá compense. La misma pregunta del iPhone vale aquí: ¿qué tiene que hacer un robot para justificar ese gasto?

Sam Altman, de OpenAI, anima a la gente a frenar el desarrollo de la inteligencia artificial porque «va demasiado rápido»… justo antes de lanzar una nueva versión más veloz de su modelo. La contradicción es evidente.

Y es que las capacidades actuales son de escándalo. La anécdota que lo demuestra: pedirle al modelo instalar un sistema operativo en una torre partiendo de un simple pendrive. La IA se descargó la distribución, flasheó el pendrive, generó el script de instalación y solo hubo que sacar el pendrive del Mac, meterlo en la torre y arrancar desde la BIOS. El resto —nombre de equipo, usuario, configuración de red— lo hizo todo sola, gastando poco más del 40% de los tokens en una mañana.

El reverso de la moneda: el último informe PISA muestra una caída de la comprensión lectora entre los estudiantes españoles. Comparando España y Japón, la bajada resulta inversamente proporcional al uso de la IA: los japoneses la usan menos para redacciones y demás, y les va mejor. Parece mentira, pero no lo es.

Y llegamos al momento antiguoTec del capítulo. Antes de que existiera Claude, la IA, existió otro Claude: Claude Chappe, quien en la década de 1790 —plena Francia revolucionaria— desarrolló una red de telégrafo óptico.

Cómo funcionaba:

El resultado: un mensaje que antes tardaba días a caballo cruzando el país podía transmitirse ahora en horas de un extremo a otro. Es imposible no ver el paralelismo: torres que actúan como routers (torre, router, autorouter…), operarios que hacen de repetidores de señal, un código que se codifica y decodifica como un protocolo. Y su gran enemigo, la niebla: cuando bajaba, se caía internet.

El invento conecta con toda una tradición de comunicación a distancia: las señales de humo, las banderas, el posterior telégrafo Morse por luz, los silbadores de La Gomera y, cómo no, las almenaras de El Señor de los Anillos que ardían para avisar de que «la hora había llegado». ¿Copió Tolkien a Chappe? Nunca lo sabremos.

Capítulo cortito y al pie, solo tres noticias para que la gente no se pierda. Y recordad, por si se os había olvidado: el mundo está lleno de electrones, neutrones, protones y tontos de los cojones. Nos vemos la semana que viene.

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La entrada Enteratec 224: Móviles plegables, robots de limpieza y telégrafos ópticos se publicó primero en Enteratec.

La historia empieza con una sorpresa doméstica: al llegar a casa y abrir el MacBook Pro para probar Antigravity, la propuesta de Google equivalente a Claude Code, Migue Ángel se dio cuenta de que ya lo tenía instalado desde el 19 de noviembre de 2025. En aquella época andaba evaluando un montón de modelos de inteligencia artificial —trasteando incluso con el modelo conversacional de ChatGPT— y probó la herramienta de Google, pero directamente la olvidó.

¿El motivo del olvido? Que Antigravity es igual de potente y maravilloso, pero su curva de aprendizaje es un poquito diferente. No es tan inmediato como darle un directorio y empezar a funcionar.

Al retomarlo, lo primero que llama la atención es que la aplicación ha cambiado y ahora se ha dividido en dos piezas:

Por defecto viene con Gemini 3.6 Flash, que según cuenta funciona muy bien. Le metió uno de sus directorios de proyecto, le pidió que lo analizara y que creara un proyecto nuevo, y todo salió a la perfección. El único pero sigue siendo que no es tan intuitivo como otras alternativas.

Uno de los grandes descubrimientos es que Antigravity IDE funciona con las cuentas educativas. Y funciona igual de bien con la cuenta de Google One de 5 TB con Gemini Pro. Entre bromas sobre su edad —confiesa tener 54 años, algo más de 18—, confirma que en su caso todo desarrolla y funciona sin problemas.

La segunda parte del capítulo va de experimentos con modelos, en concreto con DeepSeek, que tiene unas valoraciones absolutamente demenciales en potencia, coste y rendimiento.

Migue Ángel hizo un cálculo curioso basándose en los tokens consumidos en sus proyectos reales:

Estamos hablando de algo entre 50 y 80 veces más barato que Claude. Brutalmente barato, y con un pensamiento profundo a nivel de desarrollo muy bueno.

Además, DeepSeek tiene una parte muy, muy gratuita: entras en su página, te identificas con tu cuenta de Google y ya puedes desarrollar. El único límite es que no interactúa con un directorio de tu equipo, sino que te devuelve el código directamente.

Como ejemplo, le pidió crear un plugin de WordPress siguiendo las skills oficiales de WordPress: se las descargó y empezó a trabajar con ellas sin problema. Cuando quiso obtener el resultado empaquetado, DeepSeek le propuso una solución ingeniosa: un código en Python que, al copiarlo en un editor de texto plano como TextEdit y ejecutarlo, generaba automáticamente el archivo `.zip` del plugin. Un plugin simple, pero resuelto de forma asombrosamente eficiente.

La invitación final es clara: instala Antigravity y Antigravity IDE, prueba DeepSeek, haz tus propios experimentos y comparte tus proyectos e historias. A Migue Ángel le ha sorprendido bastante todo lo que ha visto, y el balance no puede ser más entusiasta: todo muy guay y muy chulo.

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La entrada Enteratec 223: Antigravity IDE y DeepSeek: experimentos low cost con IA se publicó primero en Enteratec.

En este nuevo capítulo del consultorio de Enteratec, la pregunta me la hago yo mismo. Llevo un tiempo desarrollando con Claude y su aplicación de escritorio, y me apetecía compartir un pequeño viaje que empezó por el almacenamiento en la nube y terminó descubriendo una herramienta de Google que no conocía.

Antes de nada, conviene aclarar dos conceptos que se mezclan constantemente:

En el caso de Claude, la aplicación de escritorio tiene una pestaña de Code, que es donde se produce la magia: el agente conecta con el modelo, tú le das tareas y va haciendo cosas. Es un poco lío al principio, pero muy chulo.

Hay otra aplicación maravillosa dentro de ChatGPT: la sección Codex. Requiere una suscripción (la versión de pago, en torno a 20 y pico euros al mes) y funciona de forma parecida aunque con su propia manera de trabajar con los modelos.

El funcionamiento básico es el mismo en ambas: le das una carpeta de tu ordenador donde el agente guarda sus ficheros de memoria, y le pides lo que quieras. Por ejemplo: «hazme el juego del Tetris en Python» o «créame una página web con el Tetris». A partir de ahí empiezas a dilucidar ideas y a conversar con la herramienta.

Tengo contratado Google One con 2 teras, que incluye Gemini y que comparto con toda la familia. El problema es que los niños crecen, suben sus fotos a Google Fotos, acumulan documentos… y esos 2 teras que parecían infinitos se quedan pequeños. Los hijos no solo te quitan la vida, ¡también el almacenamiento!

Así que decidí dar el salto al plan de 5 teras: 219,99 euros al año. Puede sonar caro, pero echando cuentas salen unos 18 euros al mes, lo que cuesta un par de semanas de desayunos. Para tener toda tu información respaldada por una empresa como Google, es prácticamente regalado. Y sí, si algún día se cae Google será como el gran apagón de España: se acaba el mundo, pero mientras tanto merece la pena.

Al contratar los 5 teras, mi cuenta pasó de Gemini Plus a Gemini Pro, con modelos más potentes y hasta cuatro veces más interacciones (aunque nunca he llegado al tope de nada).

Con Gemini Pro en la mano, me pregunté: ¿habrá algo parecido a Claude Code o a Codex en el ecosistema de Google? Me puse a buscar y no encontraba nada evidente.

Pensé que tendría que tirar de terminal con Gemini CLI, pero al intentar autenticarme me llevé una sorpresa: mi cuenta individual ya no servía para Gemini CLI. En su lugar, el propio mensaje de la consola me recomendaba usar otra cosa para seguir desarrollando con Gemini: Antigravity.

No sabía qué era Antigravity, lo había escuchado por ahí sin llegar a atar cabos. Me metí en antigravity.google y resulta que te descargas una aplicación tan mona y completa como la de Claude Code o la de Codex.

Así que ya lo sabéis: el equivalente de Google y Gemini para desarrollo es Antigravity. Permite trabajar con proyectos exactamente igual que las otras dos herramientas. Todavía no he empezado a usarlo en serio, pero tiene muy buena pinta.

Mi plan es probarlo a fondo y ver si es capaz de:

Una última cosa muy interesante que aún no he probado, pero que pienso probar. Cuando te matriculas en un centro educativo —la Escuela Oficial de Idiomas, el instituto o el colegio de tus hijos— te dan una cuenta de Google Workspace asociada también a Gemini.

Esas cuentas se usan para entrar en Classroom, pero probablemente puedas identificarte con ellas en Antigravity y quizá tengas acceso a modelos potentes para desarrollar. En mi caso, como estoy en la Escuela Oficial de Idiomas, voy a probarlo y os contaré si funciona. Si tenéis hijos estudiando, echadle un ojo a su cuenta educativa: puede que os dé más juego del que pensáis.

Si ya conocíais Antigravity, ole por vosotros, ganáis un elefantito. Y si no, ya sabéis otra cosa nueva: instalad el cacharrito y trasteadlo. Le voy a dar una vuelta y os contaré cómo funciona en el próximo capítulo. ¡Nos vemos!

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