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StreamingVLM representa un salto en la forma en que la inteligencia visual procesa flujos de video infinitos, permitiendo a un asistente digital observar transmisiones en vivo durante horas y seguir respondiendo al instante. En lugar de volver a reproducir todo el video cada vez, este modelo mantiene una memoria mínima de las escenas recientes y del audio reciente, lo que le permite conservar contexto y responder en tiempo real sin consumir recursos excesivos.

Técnicamente, StreamingVLM actúa como un observador continuo que recuerda solo lo esencial, similar a un bibliotecario que retiene las últimas páginas consultadas y puede resumir la trama al momento. Ese enfoque reduce la latencia y el uso de GPU, alcanzando hasta 8 cuadros por segundo en una sola tarjeta y superando a modelos tradicionales en pruebas con videos largos. El resultado abre posibilidades para análisis en vivo en maratones de contenido, vigilancia por cámaras de seguridad o eventos deportivos, todo con coste computacional contenido y sin pérdida de coherencia temporal.

Elon Musk ha presentado Grokipedia, un nuevo intento de crear una enciclopedia en línea generada por inteligencia artificial que pretende rivalizar con Wikipedia, pero que desde su lanzamiento ha generado críticas por depender en gran medida de contenido reproducido de la propia Wikipedia y por sesgos ideológicos visibles.

La plataforma, desarrollada por xAI, fue anunciada como una mejora sustancial respecto a Wikipedia y como un paso hacia el objetivo más amplio de xAI de comprender el universo. Visualmente Grokipedia recuerda mucho a Wikipedia: una página minimalista con una barra de búsqueda y artículos estructurados por títulos, subtítulos y enlaces de referencia. Sin embargo varios artículos incluyen leyendas que admiten haber adaptado contenido de Wikipedia y comparaciones muestran páginas como la dedicada a Yann LeCun con textos casi idénticos palabra por palabra.

Esta dependencia crea una contradicción política que no ha pasado desapercibida. Musk ha criticado públicamente a Wikipedia por supuesta parcialidad y ha pedido en ocasiones reducir su financiación, y sin embargo Grokipedia toma mucho de la base de conocimientos que denuncia. La Fundación Wikimedia ha señalado con ironía que el conocimiento humano sigue siendo la base sobre la que se construyen los contenidos de muchas IA, incluidas plataformas como Grokipedia.

Además de reutilizar material de Wikipedia, Grokipedia muestra diferencias de contenido que reflejan un sesgo ideológico en materias sensibles. En torno a identidad de género la plataforma ofrece definiciones reduccionistas y en algunos textos emplea terminología y marcos que pueden estigmatizar a colectivos trans. En materia de cambio climático Grokipedia cuestiona la unanimidad científica citada en Wikipedia y sugiere que medios y organizaciones ambientales exageran riesgos, lo que introduce dudas sobre el rigor en la selección y ponderación de fuentes.

La biografía de Musk en Grokipedia aparece como notablemente elogiosa, con un artículo más extenso y favorable que su contraparte en Wikipedia y con omisiones selectivas de episodios controversiales. En eventos políticos Grokipedia también incorpora matices que tienden a atenuar responsabilidades de actores específicos y a descalificar medios críticos.

Más allá del sesgo intencional, existen limitaciones técnicas propias de los modelos de lenguaje a gran escala. Aunque Grokipedia afirma que su IA realiza comprobaciones, son bien conocidos los problemas de alucinaciones y errores factuales. Se detectaron ejemplos concretos en los que se presentan cronologías o atribuciones incorrectas y se citan fuentes que en realidad no respaldan las afirmaciones, lo que demuestra que la presencia de referencias no garantiza veracidad.

El cofundador de Wikipedia Jimmy Wales había advertido antes del lanzamiento que los modelos de lenguaje aún no están preparados para redactar artículos enciclopédicos fiables por sí solos. Wikipedia basa su fortaleza en un proceso colaborativo y transparente: cualquiera puede ver y revisar historiales de edición, participar en discusiones y corregir errores. Grokipedia en cambio opera con opacidad; los usuarios no pueden editar directamente y solo pueden reportar fallos mediante formularios, lo que plantea preguntas sobre quién genera y supervisa realmente los artículos y bajo qué estándares.

La disputa entre una enciclopedia colaborativa y un producto privado controlado por una empresa es un debate sobre la naturaleza del conocimiento en la era digital. Cuando la producción de conocimiento se concentra en manos de unos pocos y se esconde bajo cajas negras tecnológicas, se pone en riesgo la diversidad, la transparencia y la confianza pública en la información.

Elon Musk presentó el 27 de octubre una nueva enciclopedia en línea llamada Grokipedia, obra de su empresa xAI, con la promesa de competir con Wikipedia ofreciendo un enfoque supuestamente mejorado gracias a la inteligencia artificial. Pocas horas después del lanzamiento la plataforma desató críticas por dos motivos principales: gran parte del contenido parece replicar casi literalmente textos de Wikipedia y, al mismo tiempo, las secciones originales muestran un sesgo ideológico marcado que dista mucho de la neutralidad que defiende la comunidad enciclopédica tradicional.

En lo visual Grokipedia reproduce el diseño minimalista y el formato de artículos de Wikipedia, con barras de búsqueda y estructura por apartados. Algunas páginas incluso incluyen una aclaración al pie indicando contenido adaptado de Wikipedia y varios artículos aparecen prácticamente palabra por palabra igual a sus equivalentes en Wikipedia. Esta dependência crea una contradicción con las críticas públicas de Musk hacia Wikipedia por supuesto sesgo, cuando su propio proyecto se apoya en gran medida en la misma fuente que cuestiona.

Más allá del presunto plagio, las diferencias de fondo son llamativas. En materias como identidad de género Grokipedia simplifica y presenta definiciones que muchos consideran regresivas, mientras que Wikipedia propone definiciones más amplias y socialmente contextualizadas. En cambio sobre cambio climático Grokipedia incluye pasajes que relativizan la unanimidad científica y cuestionan el tratamiento mediático, discrepando con la afirmación de Wikipedia sobre el consenso científico en torno al calentamiento global de origen humano.

La biografía de Musk en Grokipedia ilustra otro sesgo: un texto elogioso de casi 11 000 palabras con abundantes referencias favorables y omisiones selectivas de episodios controvertidos que sí aparecen en Wikipedia. En cobertura de eventos políticos como el 6 de enero de 2021, el enfoque editorial de Grokipedia mezcla hechos con insinuaciones que atenúan responsabilidades y atacan a medios críticos, evidenciando una línea editorial no neutral.

También han aflorado problemas técnicos. Grokipedia asegura que sus artículos son revisados por el modelo Grok, pero los modelos de lenguaje a gran escala mantienen limitaciones conocidas como alucinaciones y errores de atribución. Se detectaron afirmaciones incorrectas sobre la participación de ciertas personas en organizaciones, acompañadas de citas que en realidad no respaldan las afirmaciones, lo que refuerza preocupaciones sobre verificación y fiabilidad.

La diferencia de filosofía entre ambos proyectos es fundamental. Wikipedia es un bien público construido desde 2001 mediante colaboración abierta, transparencia en los historiales de edición, supervisión voluntaria y procesos de consenso que permiten corregir y mejorar los artículos con participación global. Grokipedia, en cambio, opera de forma opaca: los usuarios no pueden editar directamente las entradas y el proceso de generación, revisión y criterios editoriales permanece sin transparencia. Cuando la producción de conocimiento se concentra en silos privados y cajas negras tecnológicas, se pierde la supervisión colectiva que aporta diversidad y confianza.

En términos de alcance Grokipedia está aún lejos de Wikipedia: las cifras públicas del lanzamiento mostraban alrededor de 885 000 artículos frente a más de 7,1 millones en la Wikipedia en inglés. Musk indicó su intención de que Grok deje de usar páginas de Wikipedia como fuente para entonces depender totalmente de contenidos generados por IA, una meta que plantea interrogantes sobre calidad, sesgo y responsabilidad.

Resumen: Este artículo presenta una versión revisada y aplicada al contexto industrial de Mejora de la corrección del factor de potencia a través de la optimización adaptativa de la resonancia armónica, denominada Optimización Adaptativa de Resonancia Armónica AHRO. AHRO combina un predictor temporal basado en redes neuronales recurrentes LSTM con un controlador predictivo de modelo MPC para ajustar en tiempo real parámetros de filtros resonantes y topologías conversoras orientadas a la corrección del factor de potencia en motores de inducción. El objetivo es reducir corrientes armónicas, mejorar el factor de potencia y aumentar la eficiencia global frente a soluciones de corrección fija, manteniendo viabilidad comercial e implementabilidad con hardware y software industriales.

Introducción y motivación: La compensación de potencia reactiva es esencial para el funcionamiento eficiente de instalaciones eléctricas industriales. Las técnicas tradicionales como filtros pasivos de sintonía fija o circuitos de corrección activos clásicos no responden bien a variaciones rápidas del contenido armónico de cargas no lineales, especialmente en motores de inducción ampliamente presentes en la industria. AHRO nace para cubrir esa carencia, adaptando dinámicamente parámetros de filtro resonante y estrategias de conmutación para mitigar armónicos en escenarios de carga variable, proporcionando corrección del factor de potencia y reducción de THD.

Metodología propuesta: El sistema AHRO se compone de tres módulos principales: estimación del perfil armónico, control adaptativo del filtro y circuito de corrección del factor de potencia. Para la estimación se emplea una red LSTM que recibe secuencias de tensión, corriente y ángulo de fase para predecir magnitud y fase de los armónicos relevantes en horizontes cortos. La predicción alimenta un algoritmo MPC que optimiza parámetros físicos del filtro resonante y la estrategia de conmutación del convertidor resonante (por ejemplo un conversor LLC) en un horizonte de predicción corto, minimizando la energía de los armónicos inyectados a la red y respetando las restricciones de circuito y de elementos.

Detalles técnicos: La red LSTM captura dependencias temporales en señales eléctricas, lo que permite anticipar la aparición de armónicos asociados a transientes de carga en motores. MPC utiliza esa predicción para resolver un problema de optimización discreto-continuo que minimiza la suma de las potencias armónicas previstas en el periodo de predicción, sujeto a modelos eléctricos y límites de inductancia y capacitancia. Los pesos del objetivo pueden ajustarse mediante optimización bayesiana para priorizar calidad de red, eficiencia o reducción de pérdidas según criterios comerciales.

Diseño experimental y adquisición de datos: La validación se realiza en dos fases. En simulación se emplean herramientas de simulación de potencia como MATLAB Simulink o PLECS con modelos de motores de inducción y guías IEEE 519 para niveles de distorsión. En banco de pruebas se monta un prototipo AHRO acoplado a un motor de inducción de baja potencia con adquisición de datos a alta frecuencia para tensión, corriente y espectro armónico. Los conjuntos de datos incluyen perfiles de carga desde sin carga hasta carga plena con variaciones abruptas para probar la rapidez de respuesta del sistema.

Métricas de rendimiento y resultados esperados: Las métricas principales incluyen mejora del factor de potencia hasta valores próximos a 0.99, reducción de THD por debajo de 3 por ciento en corriente de red, eficiencia global del sistema superior a 95 por ciento y error de predicción armónica con RMSE inferior a 2 por ciento. También se evalúa la complejidad computacional y la robustez frente a desequilibrios de tensión de red del orden de diez por ciento. Resultados de simulación y prototipos muestran reducción significativa de armónicos y mejora sostenida del factor de potencia frente a filtros sintonizados fijos.

Presentamos AT-bot, una solución que simplifica la automatización de flujos de trabajo en Bluesky y la integración con agentes de IA. AT-bot combina una interfaz de línea de comandos POSIX con un servidor MCP que expone herramientas descubiertas por agentes mediante JSON-RPC sobre stdio, permitiendo que desarrolladores y agentes inteligentes interactúen con el Protocolo AT de forma segura, scriptable y portable.

Arquitectura y patrones de implementación: AT-bot ofrece dos caras complementarias. Por un lado, un CLI basado en Bash y utilidades POSIX para integrarse en pipelines, scripts y entornos DevOps. Por otro, un servidor MCP implementado en TypeScript que traduce invocaciones estructuradas en llamadas al CLI, exponiendo un catálogo de herramientas para autenticación, gestión de contenido, lectura de feeds, búsqueda y relaciones sociales. Esta dualidad permite que tanto humanos como agentes LLM utilicen el mismo set de capacidades sin conocer los detalles internos del Protocolo AT.

Seguridad por diseño: las credenciales se gestionan con sesiones locales cifradas, permisos estrictos en archivos y uso de app passwords que pueden revocarse sin comprometer la cuenta principal. AT-bot utiliza cifrado para proteger tokens en reposo y automatiza el ciclo de vida de sesiones, con opciones explícitas de depuración que requieren activar variables de entorno para evitar fugas accidentales. La filosofía es simple: seguridad que funciona sin fricción operativa.

El servidor MCP como puente de agentes: al implementar el Model Context Protocol, AT-bot permite que Claude, GPT-4 u otros agentes personalizados descubran herramientas, validen esquemas de parámetros e invoquen operaciones atómicas o compuestas. Esto habilita flujos donde un agente autentica una vez, monitorea feeds, analiza contexto, redacta respuestas y publica o modera contenido, sin escribir scripts ad hoc para cada plataforma. La capa TypeScript traduce entre JSON estructurado y las operaciones shell, manteniendo la portabilidad del núcleo.

Casos de uso prácticos: desde equipos de desarrollo que automatizan anuncios de lanzamientos dentro de sus pipelines CI CD hasta equipos de investigación que recopilan y analizan datos de redes sociales de forma reproducible. Con AT-bot se pueden implementar bots que gestionan comunidad, moderan conversaciones y ejecutan tareas de engagement a escala, siempre manteniendo trazabilidad y control humano sobre las acciones automatizadas.

Hoja de ruta: la evolución prevista busca facilitar la distribución y adopción mediante paquetes Debian, fórmulas Homebrew, imágenes Docker y Snap, profundizar la integración con el Protocolo AT añadiendo feeds personalizados y mensajería directa, y en fases posteriores habilitar streaming en tiempo real, webhooks, puentes cross protocol y marcos de orquestación de agentes para gestionar flotas de agentes con responsabilidades especializadas.

Por qué importa para su organización: la convergencia entre plataformas descentralizadas y agentes de IA exige infraestructuras auditables, extensibles y autosuficientes. AT-bot apuesta por la transparencia mediante código abierto, por la portabilidad con scripts POSIX y por la interoperabilidad mediante protocolos estandarizados. Estas características reducen el riesgo de vendor lock in y facilitan auditorías académicas y operativas.

Impulso El artículo original Automating Bluesky for AI Agents — AT Protocol Bot p3nGu1nZz · Oct 28 se reimagina aquí como una guía práctica para combinar redes descentralizadas y agentes inteligentes. Automatizar Bluesky con agentes IA implica coordinar bots que interactúan a través del protocolo AT para publicar, moderar y reaccionar en tiempo real, permitiendo flujos de trabajo autónomos que amplifican capacidades de análisis y respuesta. Los agentes IA pueden aprovechar modelos de lenguaje para comprender contexto, detectar tendencias y ejecutar acciones programadas, lo que abre posibilidades para productos y servicios basados en inteligencia artificial y ia para empresas.

La industria farmacéutica atraviesa una de las transformaciones digitales más rápidas en el sector salud. Lo que antes era un proceso lleno de papeles y coordinación manual ahora exige precisión, automatización e inteligencia de datos. En 2025 esa transición dejó de ser opcional para convertirse en una cuestión de supervivencia. El software de gestión de farmacias se ha transformado en la columna vertebral de las operaciones farmacéuticas modernas, definiendo desde el control de inventarios hasta la seguridad del paciente y la facturación.

Las farmacias que adoptan sistemas digitales integrados obtienen mejoras tangibles: control automatizado de inventarios para evitar sobrantes y vigilar caducidades, gestión digital de recetas para reducir errores de dispensación y agilizar renovaciones, facturación y tramitación de seguros integrada, y cumplimiento normativo con trazabilidad completa. Además, la analítica en tiempo real permite optimizar compras, stock y decisiones clínicas. En resumen, el software ya no es un soporte, es el núcleo operativo.

El valor estratégico es claro. Proyectos bien diseñados de software de farmacia suelen reducir costes operativos entre 20 y 30 por ciento en el primer año gracias a ahorros en inventario y tareas administrativas, mejoran la precisión de las dispensaciones, aceleran el flujo de caja al reducir rechazos de reembolsos y liberan recursos para servicios de valor añadido como telepharmacy y gestión personalizada de medicación.

Un sistema eficaz incluye módulos interconectados: gestión de inventario en tiempo real con alertas de reposición y control de caducidades, gestión de recetas electrónicas y lógica de refills, flujo de trabajo de dispensación con escaneo de códigos de barras y generación de etiquetas, facturación y gestión de reclamaciones, perfil único del paciente con historial y alergias, auditorías y trazabilidad para cumplimiento HIPAA y normativas locales, APIs para integración con historias clínicas y laboratorios, y cuadros de mando analíticos para monitorizar rendimiento, costes y ventas.

Introducción El web scraping ha evolucionado de un simple parseo de HTML a flujos que deben lidiar con sitios dinámicos, JavaScript pesado y protecciones anti bots. Las técnicas clásicas basadas en requests y BeautifulSoup son eficaces en páginas estáticas pero frágiles cuando los selectores cambian o el contenido se renderiza en el cliente. En este contexto, Perplexity ofrece una capa de razonamiento que permite interpretar texto HTML como lenguaje natural y devolver datos estructurados sin depender de selectores rígidos.

Qué es Perplexity y por qué interesa al scraping Perplexity es un motor de razonamiento impulsado por modelos de lenguaje grande diseñado para responder preguntas complejas, resumir contenido y extraer información con contexto. En lugar de ser un buscador tradicional, combina comprensión de lenguaje con acceso a textos largos y, cuando se integra con el HTML extraído, actúa como un parser inteligente que transforma contenido desordenado en salidas estructuradas listas para bases de datos o pipelines analíticos.

Ventaja sobre el scraping tradicional En el enfoque tradicional se usa una librería HTTP para obtener HTML y luego parsers como BeautifulSoup para navegar el DOM con selectores CSS o XPath. Esto funciona con páginas estáticas pero falla con layouts cambiantes o JavaScript. Con Perplexity se mantiene la obtención del HTML por requests o un navegador sin cabeza, pero el parseo se realiza mediante un prompt en lenguaje natural que indica qué campos extraer. El resultado es JSON u otro formato estructurado sin necesidad de ajustar selectores cuando la página cambia.

Flujo conceptual de AI assisted scraping 1 Obtener HTML del sitio objetivo con requests o un navegador headless. 2 Limpiar o acotar el texto para mejorar la entrada del modelo. 3 Enviar un prompt que describa exactamente los campos que queremos extraer. 4 Recibir una respuesta estructurada en JSON y validar y almacenar los datos. Este flujo reduce el mantenimiento y acelera la conversión de HTML no estructurado a datos útiles.

Ejemplo de uso práctico sin código literal Describimos los pasos sin mostrar fragmentos de código entre comillas para centrar la explicación. Primero se descarga la página de productos. Después se eliminan scripts y estilos y se obtiene el texto principal. Se envía un prompt que pide nombre, categoría y precio para cada producto y se solicita respuesta solo en formato JSON. Finalmente se valida la salida, se corrigen casos donde falte información y se guarda en CSV o base de datos.

Consideraciones y buenas prácticas para prompts Es clave ser preciso en el prompt y definir un esquema esperado. Indicar campos obligatorios y cómo rellenar valores ausentes mejora la consistencia. Acotar la porción de HTML enviada al modelo reduce costes y riesgo de errores. Implementar validaciones, registros de respuestas brutas y lógica de fallback para manejar salidas inconsistentes es imprescindible en producción.

Cuándo usar Perplexity y cuándo optar por APIs de scraping Perplexity es excelente para interpretar y estructurar contenido cuando la página ya es accesible y no existen medidas anti bot avanzadas. No es una solución para evadir CAPTCHAs ni para crawls masivos a gran escala. Para proyectos con altas tasas de extracción, páginas con protecciones o necesidad de rotación de IP y geolocalización, conviene combinar la interpretación AI con una solución dedicada de recolección como Oxylabs o servicios especializados que gestionen anti-bot y escalabilidad.

Modelo, coste y optimización Los modelos más potentes ofrecen mayor precisión pero incrementan el coste por token. Para reducir gastos se recomienda recortar entradas al texto relevante, limitar max tokens a lo necesario y usar modelos más ligeros cuando la precisión absoluta no sea crítica. Monitorear el consumo por tarea ayuda a optimizar el equilibrio entre coste y calidad.

Casos de uso reales y sinergias Un enfoque híbrido suele ser el más efectivo: usar herramientas de scraping robustas para obtener HTML de forma fiable y luego aplicar Perplexity para estructurar catálogos, extraer especificaciones, resumir reseñas o transformar FAQ en datos. Comunidades y blogs muestran ejemplos donde AI acelera categorización, limpieza de HTML y extracción de datos de páginas dinámicas.

La industria farmacéutica está viviendo una de las transformaciones digitales más rápidas del sector salud; lo que antes era un proceso pesado en papel y coordinación manual hoy exige precisión, automatización e inteligencia de datos. En 2025 esa evolución no es opcional, es existencial, y el software de gestión de farmacia se ha convertido en la columna vertebral de las operaciones farmacéuticas modernas.

Por qué las farmacias necesitan sistemas más inteligentes: Las presiones regulatorias aumentan, los pacientes esperan servicios inmediatos y la competencia digital no da tregua. Los flujos de trabajo antiguos y los sistemas desconectados no alcanzan el ritmo. Un buen sistema de gestión farmacéutica unifica inventario, recetas, facturación y seguridad en un único ecosistema operativo, permitiendo control automatizado de inventarios, gestión digital de recetas, integración de facturación y reclamaciones, cumplimiento normativo y análisis en tiempo real para decisiones más inteligentes.

Componentes clave: Inventario en tiempo real con alertas de caducidad y reabastecimiento automático; gestión de prescripciones electrónicas con lógica de refuerzo e alertas de interacciones; flujo de dispensación con integración de códigos de barras y validaciones; facturación y gestión de reclamaciones con verificación de seguros; perfiles centralizados de pacientes con historial y alergias; trazabilidad y auditoría para cumplimiento HIPAA, FDA y DEA; capacidades de integración mediante APIs para EHR y aseguradoras; y paneles analíticos para rendimiento y tendencias. Todo esto debe residir en una arquitectura segura, escalable y modular.

Marco para el desarrollo: Definir objetivos y necesidades reales involucrando a farmacéuticos y personal técnico; investigar mercado y regulaciones; diseñar pensando en la usabilidad para entornos de alta presión; construir arquitectura modular y abierta para facilitar integraciones; priorizar pruebas unitarias, de integración y de aceptación con flujos reales; desplegar por fases con pilotos y formación adaptada; e iterar continuamente midiendo KPIs como exactitud de pedidos, tiempos de proceso y tasas de éxito de reclamaciones.

Impacto financiero y retorno: La digitalización bien implementada puede reducir costos operativos entre 20 y 30 por ciento en el primer año por ahorros en inventario y administración, mejorar la exactitud de recetas, acelerar la facturación y disminuir rechazos de reclamaciones. El software permite reasignar recursos hacia servicios de mayor valor como telefarmacia, gestión de terapia medicamentosa y atención personalizada.

Desafíos comunes y cómo superarlos: la complejidad de integración exige planificación temprana para migración de datos y compatibilidad de APIs; la adopción de usuarios requiere demostración de valor y soporte continuo; la seguridad de datos demanda cifrado extremo a extremo y controles de acceso estrictos; la fiabilidad del proveedor es clave, por eso es imprescindible elegir socios con experiencia en salud; y la agilidad regulatoria obliga a mantener sistemas actualizables frente a cambios normativos.

Mirando al futuro: el software farmacéutico evoluciona hacia inteligencia operativa. Sistemas predictivos de inventario, analítica potenciada por IA, compromiso del paciente en tiempo real y agentes IA que automatizan tareas repetitivas redefinirán el liderazgo en el próximo ciclo de atención sanitaria. Las farmacias exitosas no solo automatizarán, anticiparán demandas y personalizarán la atención.