Enteratec, tecnología cotidiana y cozas

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.

El gran hueco de Claude: no genera imágenes

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:

abrir otra herramienta, ya sea Gemini, ChatGPT o la que sea;

generar la imagen;

descargarla;

pasársela a Claude;

y repetir el proceso con cada imagen.

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 solución: MCP, el enchufe universal de la IA

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.

Stable Diffusion en un Mac mini: gratis y en local

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:

no cuesta nada;

no hace falta ninguna suscripción nueva;

no se envía nada a servicios externos.

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.

Lo mejor: Claude revisa sus propias imágenes

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.

Detalles que marcan la diferencia

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

No sobrecarga el equipo. El generador se enciende solo cuando hace falta y se apaga solo cuando deja de hacer falta. Muy chuli piruli.

Se comprueba cada paso. Durante las pruebas hubo tropiezos: ajustes que no funcionaban a la primera, configuraciones demasiado abiertas para conseguir una imagen concreta y peticiones tan complejas que el resultado era una imagen completamente negra. Como Claude revisa lo que genera el servicio local, detecta esos fallos y los corrige, igual que haría una persona.

Lo que implica: tu IA favorita, con cualquier herramienta

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:

servicios de pago o gratuitos, como este Stable Diffusion local;

una base de datos;

un programa hecho a medida;

cualquier otro servicio que encuentres por ahí.

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 solución ya está en tu móvil

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:

Abre Google Maps y toca la foto o el icono de tu usuario.

Entra en la opción de compartir ubicación.

Elige a las personas concretas con las que quieres compartirla.

Selecciona compartir siempre, sin límite de tiempo, y listo.

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.

Una función veterana que casi nadie usa

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.

Despedida con guiño

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 operario de la grúa y las ecuaciones de Maxwell

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.

A hombros de gigantes

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.

El miedo a la tecnología nueva no es nuevo

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

La escritura: según cuenta Platón en el Fedro, Sócrates criticaba que escribir nos haría olvidadizos, porque ya no tendríamos que memorizar nada.

La imprenta: despertó temores parecidos.

La calculadora: nadie iba a saber hacer cuentas.

Google: ya no recordaríamos nada y las enciclopedias dejarían de hacer falta.

Internet: cuando llegó, todo se aceleró.

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

Lo que de verdad cambia con la IA

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.

Natalia, las uñas y Tom Hanks

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.

La oficina de las libretas secretas

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.

El lunes cambia algo importante en un proyecto. El empleado de esa sala lo apunta en su libreta.

El miércoles preguntas en otra sala cómo va ese proyecto.

Te contestan lo que pone en su libreta, que es lo del mes pasado.

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:

un Mac donde desarrolla,

un servidor Linux donde viven un montón de proyectos,

otro servidor donde corren ciertos bots,

y un MacBook Pro con sus propios agentes y proyectos.

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

Lo traicionero: la IA no sabe lo que no sabe

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 solución: hacer como con los dotfiles

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.

Regla 1: un solo libro de normas

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

qué servidores hay,

cómo trabaja él,

qué normas sigue,

qué proyectos existen y en qué estado están.

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.

Regla 2: el estado de cada proyecto vive en el proyecto

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.

El mapa y el director de orquesta

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.

Se conecta por SSH a través de Tailscale, una VPN que le encanta. Esté en casa, en la oficina o en cualquier sitio, todo funciona como si fuera una red local.

El fichero común vive en GitHub, que hace de «libro común». Es un sistema de control de versiones: guarda todo el historial y permite recuperar cualquier versión anterior.

La regla de oro: nunca contesta de memoria. Siempre se conecta y lo comprueba. Si lo que lee tiene más de dos semanas, avisa de que puede estar desactualizado.

Corre en el servidor Linux, siempre abierto gracias a tmux, para que la sesión de Claude Code, la IA que usa, esté siempre activa.

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

Tres ideas para llevarte, aunque no uses nada de esto

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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Nueva temporada, mismos electrones

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.

El iPhone plegable: dos móviles por 2.000 euros

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.

El detalle polémico: en las fotos y en las unidades entregadas a la prensa se aprecia perfectamente la doblez de la pantalla.

La ironía del asunto es que esa pantalla la fabrica Samsung, la misma marca cuyos plegables Apple probablemente descalifique en la presentación.

¿El precio? Si un iPhone normal ronda los 1.000 euros, este vendría a costar unos 2.000. Es decir, mil para Apple y mil para Samsung.

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.

Cuando la actualización sale mal

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.

Robots que limpian tu casa por 30 dólares la hora

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:

¿Será capaz de emparejar todos los calcetines? Eso requiere un poder especial.

¿Qué pasa cuando la casa está hecha un desastre? El mejor banco de pruebas sería la habitación de un adolescente de 17 años; puede que el robot presente la dimisión.

¿Le dejas las llaves, te quedas en casa, o revienta la puerta porque «esto hay que limpiarlo como sea»?

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?

La IA que avanza demasiado (y demasiado bien)

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 informe PISA y la comprensión lectora

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.

Antiguatec: Claude Chappe, el internet del siglo XVIII

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:

Una serie de torres separadas por kilómetros, colocadas en línea recta y cada una visible desde la siguiente.

Cada torre tenía grandes brazos mecánicos que se movían para representar símbolos, un poco como los señaleros de las pistas de aterrizaje.

Los operarios miraban con telescopios, leían la señal de la torre anterior, la replicaban con sus brazos, y así el mensaje saltaba de torre en torre.

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.

Cierre

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.

🤖 El contenido de este post ha sido generado automáticamente con inteligencia artificial a partir de la transcripción del audio. Puede contener errores o imprecisiones.

🎙️ Publicado con VozCaster, el bot de Telegram que convierte tu voz en un episodio de podcast publicado. Pruébalo gratis.

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