GOG Galaxy llegará a Linux, confirmado tras un paso al frente de un especialista

GOG Galaxy

Hace meses que se sabe que GOG Galaxy, el lanzador de juegos de GOG, tiene previsto llegar a Linux. Desde entonces, la comunidad ha estado expectante, y ahora la compañía ha dado nuevos detalles sobre el progreso. Aunque no hay una fecha concreta, el equipo ha confirmado que el desarrollo está en marcha.

GOG, que ya permite descargar juegos con soporte nativo para Linux desde su tienda web, nunca ha lanzado su cliente Galaxy en este sistema operativo. Sin embargo, la creciente popularidad de Linux para juegos, impulsada por SteamOS y dispositivos como Steam Deck, ha hecho que la demanda de una versión nativa sea cada vez mayor.

Desarrollo en curso y contratación de un especialista

GOG ha contratado a un ingeniero especializado en Linux para liderar el proyecto. Así lo confirmó el codirector ejecutivo Krzysztof Papliński, donde señaló que Linux es uno de los temas más solicitados por la comunidad. Papliński calificó el proyecto como una tarea de gran envergadura y pidió paciencia, ya que no están listos para compartir planes concretos ni plazos.

Funciones que podría ofrecer GOG Galaxy en Linux

Si finalmente llega, GOG Galaxy podría convertirse en una herramienta central para gestionar la biblioteca de juegos en Linux. Entre las funciones que ya ofrece en Windows y macOS se incluyen sincronización de partidas en la nube, actualizaciones automáticas, seguimiento del tiempo jugado y la posibilidad de conectar otras tiendas como Steam, Epic Games o Xbox. Esto permitiría a los usuarios tener todos sus juegos en un solo lugar, similar a lo que hace la app de Xbox en Windows.

Contexto: la recompra de GOG y su enfoque en el software libre

A finales de 2025, el fundador original de GOG, Michał Kiciński, recompró la compañía a CD Projekt RED. Desde entonces, GOG ha reforzado su apuesta por el catálogo retro y los juegos sin DRM, aunque sin abandonar los lanzamientos modernos. Llevar GOG Galaxy a Linux encaja con esa filosofía, ya que el sistema operativo de código abierto es un entorno natural para el software libre. Además, permitiría a GOG competir directamente con Steam en un terreno donde Valve ha invertido fuertemente con SteamOS.

A día de hoy, no se sabe cuándo estará disponible GOG Galaxy para Linux. La compañía sigue evaluando el mejor enfoque y no ha dado ninguna ventana de lanzamiento. Mientras tanto, los usuarios pueden recurrir a lanzadores de terceros como Lutris con integración GOG o utilizar el Heroic Games Launcher, o utilizar Proton para ejecutar la versión de Windows a través de Steam. Lo que está claro es que GOG no ha abandonado el proyecto y que, cuando llegue, promete ser un añadido muy útil para la comunidad de jugadores en Linux.


Fwupd 2.1.7 trae soporte para touchpads PixArt y mejoras de seguridad

fwupd 2.1.7

La utilidad de código abierto para actualizar firmware en Linux, Fwupd, ha publicado su versión 2.1.7, una actualización estable que mejora tanto la compatibilidad con hardware como la seguridad del sistema. Esta nueva entrega, desarrollada por Richard Hughes y el equipo de LVFS (Linux Vendor Firmware Service), llega poco más de tres semanas después de la versión 2.1.6 y está pensada para facilitar la gestión de firmware en distribuciones Linux.

Entre las novedades más destacadas, Fwupd 2.1.7 incorpora soporte para el dispositivo PixArt PJP360, un touchpad moderno que se integra en equipos con el panel táctil PixArt POCO 103X. Los controladores necesarios para permitir las actualizaciones de firmware de este componente han sido desarrollados por la propia PixArt y ya forman parte del ecosistema Fwupd. Esta ampliación de hardware es especialmente relevante para usuarios con portátiles recién adquiridos que utilicen este tipo de touchpad.

Fwupd 2.1.7 introduce mejoras en seguridad y nuevas funcionalidades

La versión 2.1.7 no solo se centra en nuevo hardware, sino que también refuerza la protección del sistema. Se ha añadido un atributo de seguridad de bloqueo MTD (Memory Technology Device) que impide modificaciones no autorizadas en la memoria flash. Además, se han implementado listas de firmas EFI gestionadas externamente, lo que permite a los administradores controlar qué binarios UEFI pueden ejecutarse. Para las actualizaciones de firmware UEFI, se ha integrado un complemento systemd-pcrlock que mejora la trazabilidad y seguridad del proceso.

Otra incorporación notable es el soporte para identificadores AppStream “well-known” aplicados a configuraciones comunes de BIOS, lo que facilita a los usuarios encontrar y modificar parámetros habituales desde el propio gestor de firmware. Asimismo, se ha incluido un atributo de seguridad para cifrado de discos TCG, alineándose con los estándares de Trusted Computing Group y mejorando la protección de datos en reposo.

Corrección de errores y mejoras internas

El parche también resuelve diversos fallos que afectaban a la experiencia de usuario. Entre ellos, se ha corregido el manejo de la cadena de versión de las GPU AMD, que provocaba conflictos en algunas configuraciones. También se ha solucionado un problema que impedía la suspensión a RAM cuando la memoria estaba cifrada, una funcionalidad crítica para portátiles y equipos de bajo consumo. Además, varios complementos de Fwupd ahora funcionan correctamente al compilar el software para Android, ampliando su alcance a dispositivos móviles.

Con todo, la comunidad Linux se beneficia directamente de estas mejoras. La posibilidad de actualizar firmware de forma segura y centralizada a través de LVFS reduce los riesgos de seguridad y simplifica el mantenimiento de los equipos.

Fwupd 2.1.7 ya está disponible para su descarga desde el repositorio oficial de GitHub. Los usuarios pueden obtener el código fuente o los paquetes precompilados para las principales distribuciones. Se recomienda a los administradores de sistemas y usuarios avanzados que actualicen cuanto antes para aprovechar las nuevas funciones de seguridad y la compatibilidad con el hardware PixArt. La versión actual es, sin duda, un paso adelante en la democratización de las actualizaciones de firmware en el ecosistema Linux.


Ubuntu 26.04 estrenará una pila HWE para virtualización

Ubuntu Cinnamon 26.04

Ubuntu 26.04 incorporará un nuevo modelo de Hardware Enablement (HWE) para su pila de virtualización, permitiendo a los usuarios acceder a versiones más recientes de componentes como QEMU, libvirt y el firmware UEFI sin abandonar la estabilidad de una versión LTS. La iniciativa está especialmente orientada a mejorar el soporte para la computación confidencial y el hardware de virtualización de nueva generación.

Hasta ahora, Ubuntu ya actualizaba periódicamente el kernel mediante HWE, pero el resto de la pila de virtualización permanecía prácticamente inalterado durante todo el ciclo de vida de una versión LTS. Con Ubuntu 26.04, Canonical amplía este modelo al resto de componentes esenciales para la virtualización.

Ubuntu 26.04 estrenará una pila HWE para virtualización

La nueva pila HWE de virtualización (más información) incluirá paquetes específicos como qemu-hwe, libvirt-hwe, edk2-hwe (con OVMF) y seabios-hwe. Estos componentes recibirán actualizaciones cada seis meses durante los dos primeros años de vida de Ubuntu 26.04 LTS, siguiendo el ritmo de las versiones intermedias de Ubuntu sin renunciar a la base estable de la edición de soporte extendido.

Este enfoque resulta especialmente importante para la computación confidencial, una tecnología que protege los datos mientras están siendo procesados mediante entornos de ejecución seguros. Funciones como AMD SEV-SNP o Intel TDX requieren que kernel, hipervisor, firmware y herramientas de gestión evolucionen de forma coordinada para ofrecer compatibilidad completa, algo que hasta ahora podía tardar varios años en llegar a una versión LTS.

Canonical ha diseñado este sistema como una opción totalmente voluntaria. Los usuarios que prioricen la máxima estabilidad podrán seguir utilizando la pila de virtualización estándar incluida con Ubuntu 26.04 LTS, mientras que quienes necesiten compatibilidad con el hardware más reciente podrán instalar la nueva pila HWE sin tener que actualizar a una versión no LTS.

La compañía considera que esta iniciativa beneficiará especialmente a organizaciones que despliegan infraestructuras de nube privada, plataformas de inteligencia artificial, entornos regulados o servicios que utilizan máquinas virtuales confidenciales. Gracias a este nuevo modelo, Ubuntu podrá ofrecer soporte para las últimas tecnologías de virtualización durante todo el ciclo de vida de la versión LTS sin comprometer su estabilidad.


Linux 7.2-rc5 llega con correcciones masivas, sonido y un histórico parche en Firewire

Linux 7.2-rc5

El desarrollo del núcleo Linux 7.2 avanza a buen ritmo y esta semana se ha publicado la quinta release candidate, la Linux 7.2-rc5, que llega cargada de correcciones. A falta de menos de un mes para la versión estable definitiva, prevista para el 16 de agosto, esta entrega busca depurar los últimos fallos y regresiones. Como ya ocurrió con la 7.1, el volumen de parches es elevado, pero en esta ocasión la causa principal son las distracciones de conferencias que retrasaron parte del trabajo en el árbol de red.

Linus Torvalds, creador de Linux, explicó en su anuncio que más de un tercio de los parches corresponden a la pila de red, aunque la mayoría son controladores. También destacó que hay más cambios en USB que en GPU, algo inusual, y que se han incluido correcciones en sistemas de archivos (SMB, Btrfs), Rust, arquitecturas, documentación y herramientas de prueba. A pesar del tamaño, Torvalds aseguró que no hay nada extraño o alarmante.

Correcciones de sonido en Linux 7.2-rc5: el nuevo normal impulsado por IA

Takashi Iwai, mantenedor del subsistema de sonido en SUSE, envió un lote de parches que describe como «el nuevo normal», una expresión que se repite en los últimos ciclos debido al aumento de parches generados por herramientas de inteligencia artificial y LLM. Aunque la cantidad es alta, todas las correcciones son pequeñas y se centran en peculiaridades de hardware. Entre las más destacadas:

  • Se soluciona un problema de streams silenciosos en HDMI con el modo keep-alive, que afectaba a hardware Alder Lake y DG2/Alchemist desde 2022.
  • Se detecta correctamente el micrófono digital interno en el portátil MSI Vector A16 HX A8WIG con AMD.
  • Nuevos ajustes en Sound Open Firmware para los Dell XPS Wildcat Lake y Dell XPS Panther Lake, activando la configuración del amplificador lateral.
  • El HP ZBook 8 G2a requiere una corrección de polaridad invertida en el LED de silencio de los altavoces.
  • Se añade una tasa fija para el auricular JBL Quantum650 Wireless y se corrigen ruidos de pop en el Dell Pro QC1255.
  • El HP EliteBook 830 G8 (modelo 8AB8) ahora activa correctamente el LED de silencio.
  • Se arreglan los altavoces en los modelos Lunnen Ground 14 y Alienware x16 R2.
  • Varios sistemas ASUS TUF con ACP70, como el TUF Gaming Vivobook 18 y el TUF Gaming A14 FA401EA, cargan ahora el controlador SoundWire adecuadamente.
  • El HP Pavilion x360 recibe un ajuste para evitar la salida de audio silenciosa.

Firewire: un error de 17 años corregido

El soporte de IEEE-1394 (Firewire) en Linux sigue vivo, al menos hasta 2029, y con la rc5 llega una corrección histórica. El controlador fw-ipv4, que permite usar IPv4 sobre Firewire según el estándar RFC 2734, llevaba integrado en el núcleo desde 2009. Sin embargo, el desarrollador Ruoyu Wang descubrió mediante un análisis estático que el controlador no reensamblaba correctamente los datagramas cuando estos se almacenaban en múltiples rangos de búfer. El error, presente desde el principio, impedía que fragmentos que unían dos rangos existentes se fusionaran, haciendo que el sistema no detectara un datagrama completo.

Wang, que no utiliza Firewire en su día a día, confirmó el fallo con una revisión de código y envió el parche que ya se ha fusionado en la rama principal. La correción asegura que las búsquedas de vecinos en la lista de fragmentos comprueben correctamente los límites, evitando que fragmentos adyacentes queden sin unir. Un arreglo que llega 17 años después de que el controlador viera la luz, pero que demuestra que incluso el código más antiguo puede esconder sorpresas.

Con esta rc5, el equipo de desarrollo de Linux sigue afinando los últimos detalles de la versión 7.2, que promete ser una de las más sólidas de los últimos tiempos. Aunque el volumen de parches es alto, la mayoría son correcciones pequeñas y específicas, y no se esperan grandes cambios de última hora. La comunidad confía en que el lanzamiento estable llegue según lo previsto, con un núcleo que incorpora tanto mejoras modernas como la resolución de errores que llevaban años latentes.


FireDragon v13 se reescribe por completo y mejora privacidad y rendimiento

FireDragon v13

FireDragon v13 ya está disponible como una importante actualización del navegador desarrollado por el equipo de Garuda Linux. Esta versión supone una reescritura completa del proyecto sobre una nueva base de código, dejando atrás la implementación anterior para facilitar el mantenimiento, incorporar nuevas funciones y mejorar tanto el rendimiento como la privacidad.

Además del cambio interno, FireDragon v13 introduce un nuevo asistente de bienvenida, amplía las opciones de configuración inicial y adopta DuckDuckGo como motor de búsqueda predeterminado.

FireDragon v13 estrena una nueva base de código

La principal novedad de FireDragon v13 es su completa reimplementación. El navegador abandona la arquitectura utilizada hasta ahora para adoptar una nueva base de código que permitirá simplificar su desarrollo e incorporar mejoras con mayor rapidez en futuras versiones.

El primer inicio ahora muestra un asistente de configuración renovado que permite elegir entre un mayor número de motores de búsqueda y activar rápidamente diversas opciones de privacidad y rendimiento. Entre ellas se encuentran la ocultación del gestor de contraseñas integrado de Firefox, la protección mediante Resist Fingerprinting y el prefetch de páginas para acelerar la navegación, aunque los desarrolladores advierten de que estas funciones pueden afectar a la compatibilidad con algunos sitios web o incrementar el consumo de ancho de banda.

Otra novedad importante es el cambio del buscador predeterminado, que pasa a ser DuckDuckGo en sustitución de la instancia SearxNG mantenida por Garuda Linux. Asimismo, FireDragon adopta la especificación XDG Base Directory para almacenar la configuración y los datos del usuario siguiendo los estándares actuales de los escritorios Linux.

En el apartado del rendimiento, FireDragon habilita por defecto TLS 0-RTT para acelerar la reconexión con sitios web ya visitados. También ofrece, de forma opcional, conexiones especulativas al situar el cursor sobre un enlace y la precarga de páginas cuando el sitio web la admite, reduciendo el tiempo de carga sin sacrificar la privacidad cuando estas funciones permanecen desactivadas.

La actualización elimina además la instalación predeterminada de la extensión Dark Reader, que ahora puede añadirse manualmente, e introduce algunas limitaciones de migración. Los espacios de trabajo y las notas creados en versiones anteriores basadas en Floorp no pueden trasladarse automáticamente debido al cambio de formato, por lo que los desarrolladores recomiendan crear un perfil nuevo antes de comenzar a utilizar FireDragon v13.


Cómo elegir un modelo local de Inteligencia Artificial en Linux

Ollama nos permite instalar diferentes modelos de Inteligencia Artificial

En el artículo anterior habíamos comenzado a analizar los parámetros que nos ayudan a saber cómo elegir un modelo local de Inteligencia Artificial en Linux. Ya explicamos cuál es la diferencia que hace contar o no con una tarjeta gráfica dedicada. Ahora continuaremos explicando los otros factores a tener en cuenta.

Repito lo del artículo anterior: si solo quieres probar modelos de Inteligencia Artificial, no necesitás leer todo esto. Pídele a ChatGPT o a Claude que te recomienden un modelo que se adapte a tu hardware. Solo sigue leyendo si te interesa saber cómo funcionan las cosas.

Lo de usar un modelo de Inteligencia Artificial para determinar qué modelo usar no es vagancia intelectual. Realmente hay demasiadas combinaciones de hardware como para poder dar una regla general. A medida que te vayas familiarizando con los diferentes modelos, podrás pasar al método de prueba y error.

Cómo elegir un modelo local de Inteligencia Artificial en Linux

Estos son otros factores que afectarán los modelos que podemos usar:

La Unidad Central de Procesamiento (CPU)

La importancia de la CPU estará determinada por si tenemos instalada una GPU potente o no.

Caso 1: No tenemos una GPU potente

Aquí hay tres parámetros a tener en cuenta:

  • Tipo de memoria RAM: en el artículo anterior habíamos definido la velocidad de inferencia como el tiempo que tarda el modelo en procesar nuestras peticiones. Acá el factor crítico es el ancho de banda que transporta los datos entre la memoria RAM y la CPU. Aunque podemos hacer bastantes cosas con una RAM DDR4, con la misma CPU pero usando RAM DDR5 obtendremos resultados más rápidos.
  • Soporte para juegos de instrucciones (AVX2 / AVX-512): los juegos de instrucciones son las operaciones que el procesador es capaz de ejecutar directamente por hardware. Cuanto más moderno es un procesador, más operaciones puede realizar y menor es el tiempo que tarda en realizarlas. Los modelos de Inteligencia Artificial que utilizan estos dos tipos de juegos de instrucciones reducen muchísimo el tiempo de los cálculos matemáticos que deben realizar las redes neuronales.
  • Cantidad de núcleos: como dije antes, el cuello de botella es el ancho de banda de la memoria RAM. Aunque contar con entre 8 y 16 núcleos mejora notablemente el rendimiento, no se nota mayor diferencia al pasar de 16 a 32.

Caso 2: Tenemos una GPU dedicada

Tabla de hardware y modelos

Esta tabla muestra una combinación de hardware y qué modelos funcionan bien en ella.

Aunque ya no tiene un rol primordial en la ejecución del modelo, ya que de eso se encarga la GPU, la Unidad Central de Procesamiento sigue siendo importante para:

  • Determinar la velocidad de carga del modelo: la CPU se ocupa de leer el archivo del modelo desde el disco para luego transferirlo a la RAM y a la VRAM. Cuanto más rápida sea la CPU, más rápido arrancará el modelo.
  • Desbordamiento a la CPU: es posible configurar por software que la CPU se encargue de parte de la tarea de procesamiento si esta es demasiada para la memoria de la GPU. Aunque esto reducirá la velocidad de procesamiento a la de esta.
  • Pre y posprocesamiento de la información: es la CPU la que se encarga del proceso de tokenización (preparar la información para que el modelo la procese) y de formatear la salida.

El tamaño del modelo

Es la medida más utilizada para determinar su capacidad. Suele indicarse con la letra B, de billions (nuestros miles de millones), e indica la cantidad de parámetros. Es un poco complejo, para los propósitos de este artículo, explicar lo que realmente hacen los parámetros. Solo diremos que son como los pedales de un piano, que afectan el resultado final.

Esta es la forma en la que los parámetros funcionan en el modelo:

  1. El modelo convierte nuestra entrada en una representación numérica.
  2. El motor de inferencia realiza una serie de operaciones matemáticas determinadas por las instrucciones recibidas en la etapa de entrenamiento.
  3. De acuerdo con un ranking de probabilidades, se determina cuál es la mejor respuesta, que será la que se muestre al usuario.

El número de parámetros del modelo hace referencia a la cantidad de valores numéricos individuales que pueden influir sobre el resultado. Esto tiene influencia directa sobre:

  • La capacidad de representación: cuantos más parámetros tiene un modelo, mejor será su capacidad para entender matices del lenguaje, hacer razonamientos lógicos y comprender los hechos (por supuesto, me estoy expresando en términos humanos; el modelo solo hace cálculos matemáticos).
  • Requisitos de memoria: a mayor cantidad de parámetros, mayor será la cantidad de memoria RAM o VRAM necesaria para poder ejecutarlo.

Relación entre cantidad de parámetros y usos de los modelos

Parámetros Uso habitual
1B–4B Equipos modestos
7B–8B Uso general
12B–14B Excelente equilibrio entre calidad y recursos
27B–32B Usuarios avanzados
70B o más Servidores y estaciones de trabajo

La cuantización

En los viejos tiempos, cuando no todos teníamos internet en casa y el disquete era el medio de almacenamiento más popular, nos veíamos obligados a usar software como WinRAR o WinZip para comprimir nuestras descargas. Algo equivalente es el proceso de cuantización que se hace con los modelos de Inteligencia Artificial para reducir el consumo de recursos y aumentar su velocidad de procesamiento. Básicamente, lo que se hace es quitarle decimales a los parámetros, lo que lleva a una pérdida de precisión.

¿Cuáles son entonces las ventajas de la cuantización?

  • Reducción de la necesidad de memoria RAM: esto se logra porque se necesitan menos bits por parámetro.
  • Mayor rapidez de inferencia: como dije más arriba, el factor crítico aquí es la velocidad de transferencia de datos entre la memoria RAM o VRAM y la CPU. Al haber menos datos que transferir, mayor es la velocidad.
  • Menor consumo de energía: esto se logra no solo porque hay menos movimiento de datos, sino porque los procesadores consumen menos energía cuando hacen operaciones con enteros que cuando las hacen con decimales.

Esta es la relación entre el factor de cuantización, la calidad y la memoria requerida:

Cuantización Calidad Memoria requerida Recomendación
Q2 Baja Muy baja Solo si falta RAM
Q3 Aceptable Baja Equipos modestos
Q4_K_M Muy buena Media La opción recomendada para la mayoría de los usuarios
Q5 Excelente Media-alta Si sobra RAM
Q6 Muy alta Alta Calidad prioritaria
Q8 Casi sin pérdida Muy alta Equipos potentes
FP16 Máxima Enorme Uso profesional

En el próximo artículo hablaremos del último factor que deberemos tener en cuenta y pondremos manos a la obra con la instalación de Ollama.


GE-Proton 11-3 mejora OptiScaler y AMD FSR 4 para jugar en Linux

GE-Proton 11-3

GE-Proton 11-3 ya está disponible como una nueva versión de la popular bifurcación de Proton mantenida por GloriousEggroll. Este lanzamiento continúa ampliando la compatibilidad con juegos de Windows en Linux y Steam Deck, mejorando la integración con OptiScaler, perfeccionando el soporte para AMD FSR 4 e incorporando una larga lista de correcciones para numerosos títulos.

Además de las novedades introducidas en GE-Proton 11-2, esta nueva versión añade un pequeño pero importante hotfix para Wine Wayland y resuelve varios problemas de compilación en sistemas ARM64, reforzando la estabilidad general del proyecto.

GE-Proton 11-3 mejora OptiScaler, AMD FSR 4 y la compatibilidad con juegos

Una de las principales novedades de esta serie es la integración mejorada con OptiScaler, permitiendo aprovechar con mayor facilidad tecnologías de escalado y generación de fotogramas compatibles. También se han realizado ajustes específicos para mejorar el funcionamiento de AMD FSR 4 en los juegos compatibles, optimizando tanto la calidad de imagen como la estabilidad.

El lanzamiento incorpora además una amplia colección de correcciones para videojuegos, incluyendo mejoras en la reproducción de vídeo, realidad virtual y compatibilidad con títulos que habían presentado regresiones en versiones anteriores. Entre las correcciones más importantes se encuentran los problemas que impedían ejecutar correctamente juegos como Marvel Rivals y Diablo IV, además de numerosas mejoras acumuladas desde la anterior rama de GE-Proton.

GE-Proton 11-3 también resuelve un fallo relacionado con Wine Wayland que provocaba que el dispositivo virtual global de Steam siguiera siendo detectado dentro de los juegos, ocasionando asignaciones incorrectas de controles y entradas duplicadas. Con esta corrección, el comportamiento de los mandos vuelve a ajustarse a lo esperado cuando Wine Wayland está habilitado.

Por otra parte, la actualización corrige varios problemas de compilación en arquitecturas ARM64 (aarch64), incluyendo incompatibilidades relacionadas con Wine OpenXR y con las nuevas bibliotecas de NVIDIA, mejorando así el mantenimiento del proyecto en plataformas distintas de x86_64.

Con GE-Proton 11-3, GloriousEggroll continúa ofreciendo una de las alternativas más completas a Proton oficial para quienes buscan ejecutar juegos de Windows en Linux con la máxima compatibilidad posible. Las mejoras en OptiScaler, AMD FSR 4 y la larga lista de correcciones convierten esta versión en una actualización especialmente recomendable para los jugadores de Linux y Steam Deck.


Ubuntu Touch 24.04-2.0 añade soporte para impresión y mejora Morph Browser

Ubuntu Touch 24.04-2.0

Ubuntu Touch 24.04-2.0 ya está disponible como una importante actualización del sistema operativo móvil desarrollado por UBports. Esta nueva versión incorpora un navegador web completamente renovado, soporte para impresión, mejoras en la interfaz y numerosas optimizaciones destinadas a ofrecer una experiencia más moderna y compatible con las aplicaciones web actuales.

Basado en Ubuntu 24.04 LTS, el lanzamiento también introduce mejoras para dispositivos con pantallas con muescas, nuevas funciones de edición de capturas de pantalla y una mayor fiabilidad en distintos apartados del sistema. 

Ubuntu Touch 24.04-2.0 moderniza el navegador y añade soporte para impresión

La principal novedad de Ubuntu Touch 24.04-2.0 es la actualización de Morph Browser, cuyo motor pasa de Chromium 87 a Chromium 134. Este enorme salto mejora notablemente la compatibilidad con páginas web modernas y sienta las bases para futuras actualizaciones más rápidas del navegador.

Además, Morph Browser incorpora un instalador opcional para Widevine, el sistema DRM utilizado por numerosos servicios de streaming. Aunque esto amplía las posibilidades del navegador, UBports aclara que no garantiza la compatibilidad con todas las plataformas de vídeo bajo demanda.

Otra de las grandes novedades es el soporte opcional para impresión. Los usuarios pueden activar esta función desde las preferencias del sistema e imprimir documentos directamente desde el dispositivo, siempre que dispongan de una impresora compatible en la red.

La interfaz también recibe mejoras importantes. Ubuntu Touch ahora gestiona correctamente las muescas y las esquinas redondeadas de la pantalla en los dispositivos compatibles, evitando que los elementos de la interfaz queden ocultos. Asimismo, la shell Lomiri incorpora un editor de capturas de pantalla que permite recortar, girar y realizar pequeños ajustes antes de guardar o compartir la imagen.

El lanzamiento incluye además mejoras para las aplicaciones X11 distribuidas mediante OpenStore, una mayor fiabilidad de las conexiones de datos móviles, soporte ampliado para cifrado de datos con fscrypt v2, un teclado virtual con compatibilidad para georgiano y cerca de 2.000 nuevos emojis. No obstante, UBports reconoce que todavía existen algunas limitaciones, como la ausencia de aceleración por hardware para la reproducción de vídeo en el navegador y ciertos problemas pendientes en algunos dispositivos específicos.


Debian debate si debe limitar las contribuciones generadas con IA

Logo de Debian

Debian está inmersa en un intenso debate interno sobre el papel que debería desempeñar la inteligencia artificial en el desarrollo de la distribución. Varios desarrolladores han propuesto establecer una política oficial que limite o incluso prohíba las contribuciones generadas con modelos de IA, mientras que otros consideran que estas herramientas pueden utilizarse de forma responsable siempre que el resultado cumpla los estándares de calidad del proyecto.

La discusión refleja un dilema que ya afecta a numerosos proyectos de software libre: cómo aprovechar las ventajas de la IA sin aumentar la carga de trabajo de los mantenedores ni generar dudas sobre la calidad, la autoría o el origen del código.

Debian estudia cómo regular las contribuciones asistidas por IA

La propuesta plantea definir unas normas claras sobre el uso de modelos de lenguaje para generar código, documentación y otros tipos de contribuciones. Entre los principales argumentos a favor de restringir estas herramientas figuran las preocupaciones por la calidad del código, los posibles problemas de derechos de autor y el aumento de revisiones necesarias para comprobar que cada aportación cumple los requisitos del proyecto.

Quienes defienden una postura más flexible consideran que la inteligencia artificial no deja de ser una herramienta de apoyo, comparable a otras utilizadas habitualmente durante el desarrollo de software. Desde este punto de vista, la responsabilidad final debe recaer siempre sobre el desarrollador que envía la contribución, independientemente de si ha utilizado o no asistencia de IA.

Uno de los principales obstáculos para alcanzar un consenso es la propia definición de qué constituye una contribución generada por IA. Algunos desarrolladores distinguen entre el uso de asistentes para tareas puntuales, como la redacción de documentación o la búsqueda de errores, y la generación de código completo mediante modelos de lenguaje, mientras que otros consideran que resulta muy difícil establecer una línea clara entre ambos casos.

Por el momento, Debian no ha adoptado una decisión definitiva. Tras semanas de debate, el proyecto continúa estudiando distintas alternativas y, mientras no exista una política oficial, las contribuciones seguirán evaluándose caso por caso aplicando las normas actuales de revisión y aceptación de cambios.

Sea cual sea el resultado final, la discusión sitúa a Debian en el centro de un debate que probablemente marcará el futuro del desarrollo del software libre. La comunidad deberá encontrar un equilibrio entre aprovechar las nuevas herramientas de inteligencia artificial y mantener los elevados estándares de calidad, transparencia y confianza que caracterizan al proyecto desde hace décadas.


La UE impone una multa histórica a Google por incumplir la Ley de Mercados Digitales

Multa de la UE a Google

La Comisión Europea ha dado un golpe sobre la mesa y ha impuesto a Google una sanción de 890 millones de euros por saltarse la Ley de Mercados Digitales (DMA). La multa, la más alta aplicada hasta ahora bajo esta normativa, responde a dos comportamientos que Bruselas considera anticompetitivos: dar trato de favor a sus propios servicios en el buscador y poner trabas a los desarrolladores de aplicaciones para que informen a los usuarios de ofertas más baratas fuera de Google Play. La decisión, anunciada este jueves, llega en un momento de máxima tensión comercial con Estados Unidos, pero desde el Ejecutivo comunitario aseguran que no hay marcha atrás.

La DMA, en vigor desde 2022, busca precisamente evitar que los gigantes tecnológicos abusen de su posición de guardianes de acceso. Google se convierte así en la tercera empresa sancionada bajo esta ley, después de que Apple y Meta recibieran multas de 500 y 200 millones respectivamente el año pasado. La investigación arrancó en marzo de 2024 y ha concluido que la compañía de Mountain View vulneró la normativa de forma continuada hasta diciembre de 2025. Ahora tiene 60 días para enmendar la situación o se enfrentará a penalizaciones periódicas que podrían alcanzar el 5% de su facturación mundial.

Dos frentes abiertos: el buscador y la tienda de aplicaciones

La primera de las sanciones, de 460 millones de euros, castiga la autopreferencia en los resultados de búsqueda. Según Bruselas, Google colocaba sus propios servicios –como Google Shopping, hoteles, vuelos o resultados deportivos– en posiciones destacadas, con elementos visuales y filtros mejorados, mientras que los de la competencia quedaban relegados. La Comisión considera que esto distorsiona la competencia y perjudica a los consumidores, que no ven opciones alternativas con la misma claridad.

La segunda multa, de 430 millones, se centra en Google Play. La UE acusa a la compañía de impedir que los desarrolladores informen a los usuarios sobre ofertas más económicas disponibles fuera de la tienda oficial, ya sea a través de sus propias webs o de tiendas de aplicaciones de terceros. Además, las comisiones que Google cobra por la captación inicial de clientes y por las redirecciones se consideran excesivas y superan lo permitido por la DMA. La empresa ya ha empezado a probar algunos cambios, pero Bruselas advierte que aún no son suficientes.

Google y la multa de la UE

Reacciones enfrentadas: Bruselas defiende la medida, Google la critica

La vicepresidenta ejecutiva de Competencia, Teresa Ribera, ha defendido la decisión calificándola de «medidas firmes pero equilibradas». «Los mejores productos deben triunfar por su calidad, no porque pertenezcan a la empresa que gestiona el buscador», declaró. Por su parte, Henna Virkkunen, responsable de Soberanía Tecnológica, advirtió que la Comisión seguirá usando todas las herramientas disponibles para garantizar el cumplimiento de la normativa.

Desde Google, la respuesta no se ha hecho esperar. Kent Walker, presidente de Asuntos Globales de la compañía, ha asegurado que «la DMA sigue perjudicando el funcionamiento de productos cotidianos». En un comunicado, explicó que para cumplir con la ley se ven obligados a eliminar funciones de búsqueda en tiempo real muy valoradas por los europeos, como precios instantáneos de hoteles o vuelos, y a desmantelar medidas de seguridad en Google Play. «Esto no es competencia leal, es una degradación del producto impulsada por un pequeño grupo de denunciantes con intereses particulares», añadió.

Multa de 890 millones a Google

Un nuevo frente de tensión con Estados Unidos

La multa llega en un contexto delicado. La administración de Donald Trump ya ha amenazado con represalias comerciales si la UE sigue sancionando a las grandes tecnológicas estadounidenses. De hecho, un grupo de legisladores republicanos ha pedido a la Casa Blanca que responda con nuevas investigaciones comerciales que podrían derivar en aranceles. Sin embargo, desde Bruselas se muestran firmes: «Nuestra legislación digital no está sujeta a negociación», reiteró un portavoz de la Comisión, recordando que el DMA se aplica por igual a todas las empresas y que en Estados Unidos también existen procesos similares contra gigantes tecnológicos.

La vicepresidenta Ribera también se pronunció sobre las posibles represalias: «No creo que a ninguno de nosotros, en la Comisión, se nos pudiera respetar si decidiésemos qué hacer porque alguien intente decirnos lo que tenemos que hacer o no hacer». La UE confía en que el acuerdo arancelario firmado hace un año con Washington se mantenga, pero la sombra de una escalada de tensiones planea sobre la decisión.

Con esta sanción, Google acumula ya cerca de 10.000 millones de euros en multas impuestas por la Unión Europea. La compañía ha anunciado que recurrirá la decisión, pero mientras tanto deberá adaptar sus prácticas en un plazo de dos meses. La Comisión supervisará de cerca los cambios y no descarta nuevas sanciones si no se cumplen las exigencias. El mensaje de Bruselas es claro: la DMA ha llegado para quedarse y las grandes tecnológicas deben jugar con las mismas reglas que el resto.


Presence: la plataforma de OpenAI que lleva los agentes de IA a las empresas con un modelo de consultoría

Presence

OpenAI ha presentado Presence, una plataforma diseñada para que las empresas desplieguen y gestionen agentes de inteligencia artificial en tareas de atención al cliente, ventas y servicios internos. El anuncio, realizado el 22 de julio de 2026, marca un giro estratégico: la compañía deja de ser solo un proveedor de modelos para convertirse en un integrador de soluciones enterprise. A diferencia de las APIs tradicionales, Presence no se ofrece en modo autoservicio, sino que requiere la intervención de ingenieros especializados de OpenAI o de integradores globales seleccionados, un enfoque que recuerda al modelo de consultoría que hizo famoso a Palantir.

La plataforma ya está operativa en el canal de soporte telefónico en inglés de OpenAI, donde resuelve el 75% de los problemas sin intervención humana, según datos de la compañía. En solo diez días, un ciclo de mejora impulsado por Codex logró reducir las transferencias a empleados en quince puntos porcentuales. Estos resultados han llamado la atención de grandes corporaciones, y los primeros clientes incluyen a BBVA México, SoftBank Corp. y la aseguradora IAG, que ya están probando la tecnología en entornos reales.

¿Qué es OpenAI Presence y cómo funciona?

Presence no es un modelo de lenguaje nuevo, sino un producto gestionado de extremo a extremo que empaqueta orquestación, gobernanza y operación de agentes de IA. La plataforma permite conectar los agentes a sistemas internos de la empresa (CRM, ERP, bases de conocimiento), definir políticas sobre qué acciones pueden realizar y cuándo deben escalar a un humano, y establecer guardrails para evitar comportamientos no deseados. Incluye un editor de agentes, un playground para simular interacciones y herramientas de evaluación que verifican si el agente sigue las políticas, usa las herramientas correctas y escala adecuadamente.

Una vez en producción, el sistema continúa aprendiendo mediante un bucle de mejora continua impulsado por Codex, el asistente de programación de OpenAI basado en GPT-5.6. Codex analiza las interacciones reales, identifica debilidades y propone cambios que el equipo humano prueba y aprueba antes de implementarlos. De esta forma, el agente se adapta a cambios en productos, políticas o comportamiento de los usuarios sin necesidad de reescribir el código desde cero.

Los primeros clientes: BBVA, SoftBank e IAG

Entre los clientes de lanzamiento destaca BBVA México, que utiliza Presence para ofrecer interacciones más rápidas y personalizadas en servicios bancarios cotidianos. SoftBank Corp. está probando agentes en japonés con conversaciones naturales y precisas, mientras que IAG (International Airlines Group) estudia su uso para gestionar picos de demanda en reclamaciones por inclemencias meteorológicas o desastres naturales. Aunque BBVA es un banco español, su implementación se centra en México, pero demuestra el interés de grupos europeos por la tecnología.

La presencia de estos nombres refleja la apuesta de OpenAI por sectores regulados como la banca, los seguros y las telecomunicaciones, donde la gobernanza y el cumplimiento normativo son críticos. La compañía asegura que cada despliegue se adapta al caso de uso concreto, limitando el acceso del agente solo a la información y sistemas necesarios para su tarea.

Un modelo de implementación tipo consultoría

El aspecto más novedoso de Presence es su modelo de entrega. No está disponible como producto autoservicio; cada implementación la lideran los Forward Deployed Engineers (FDEs) de OpenAI o integradores globales certificados. Este enfoque, similar al de Palantir, garantiza que el agente se integre correctamente con los sistemas de la empresa, se definan las políticas adecuadas y se realicen pruebas exhaustivas antes de pasar a producción. El precio no se ha hecho público, pero se espera que siga el modelo enterprise tradicional: contratos anuales con consumo mínimo y acuerdos de nivel de servicio.

OpenAI ha creado para ello la OpenAI Deployment Company, lanzada en mayo de 2026 con una valoración de 10.000 millones de dólares y el respaldo de TPG, Goldman Sachs, SoftBank, Capgemini y McKinsey. Esta filial absorbió unos 150 ingenieros de la consultora Tomoro y es el brazo de servicios que hace posible Presence. La estrategia supone un riesgo calculado: al ofrecer servicios de implementación, OpenAI compite directamente con sus propios clientes, como Salesforce o Zendesk, que construyen sus negocios sobre la API de la compañía.

Implicaciones de Presence para el mercado europeo

Para las empresas españolas y europeas, Presence representa una oportunidad y un desafío. Por un lado, ofrece una solución llave en mano para desplegar agentes de IA con garantías de gobernanza, algo especialmente valioso en sectores como la banca, los seguros o la administración pública, donde el cumplimiento normativo es prioritario. Por otro, el modelo de consultoría y los precios no públicos pueden limitar el acceso a grandes corporaciones, dejando fuera a pymes y startups que quizás busquen una alternativa europea de IA.

La competencia también se mueve: Google ha invertido 750 millones de dólares en un ecosistema de consultores para Gemini, y Anthropic lanzó hace una semana Ode, su propia organización de ingenieros de despliegue. La batalla por el mercado enterprise de agentes de IA se está librando en la capa de servicios, no en los modelos. Para las empresas europeas, la decisión dependerá de si prefieren una solución integrada como Presence o construir sus propios agentes sobre APIs abiertas, con el consiguiente esfuerzo de gobernanza y mantenimiento.

OpenAI ha dejado claro que Presence evolucionará con cada nueva versión de sus modelos, sin que el cliente tenga que gestionar las migraciones manualmente. La plataforma ya está disponible en un programa de disponibilidad general limitada para clientes enterprise elegibles, y se espera que en los próximos meses se amplíe el número de integradores certificados. El tiempo dirá si este enfoque de consultoría de lujo se democratiza o se queda reservado para unos pocos, pero lo que está claro es que OpenAI ha dado un paso firme para convertirse en un proveedor de software empresarial, no solo de inteligencia artificial.