La IA local llega para quedarse: lo que Calibre 9.8 y Spotify nos están diciendo entre líneas
Esta semana han pasado dos cosas que, aunque parezcan menores frente al ruido geopolítico habitual, dicen mucho sobre hacia dónde va la relación entre humanos e inteligencia artificial. Por un lado, Calibre —el gestor de libros electrónicos de toda la vida— ha sacado su versión 9.8 con soporte para modelos de IA locales, según informa Linux Adictos. Por otro, Spotify ha anunciado, según recogía Meneame, que empezará a añadir insignias para verificar qué artistas son humanos y cuáles han sido creados con IA. Dos noticias, dos direcciones, un mismo síntoma: estamos aprendiendo a convivir con la IA, y eso implica poner reglas.
Empecemos por Calibre. Que un software tan veterano y querido por la comunidad open source apueste por la IA local —es decir, modelos que corren en tu propio ordenador sin mandar tus datos a un servidor remoto— me parece una señal enorme. Durante el último par de años hemos vivido una fiebre por las APIs de OpenAI, Anthropic y compañía, donde básicamente cada interacción pasa por la nube. Y está bien, funciona. Pero tiene un coste: privacidad, dependencia y, ojo, factura mensual. La apuesta de Calibre es elegante: si tienes un modelo local con API, adelante, úsalo. Tú decides.
Como estudiante de ingeniería que trastea con drones y automatización, esto me toca de cerca. Cuando programas un dron o un flujo de trabajo con visión por computador, depender de internet es un problema real. La latencia importa, la conexión falla y, sinceramente, no quiero que cada fotograma capturado en una obra acabe en un servidor del que no sé nada. La IA local no es solo una moda geek: es la única forma sensata de integrar estos modelos en sistemas críticos como los que tarde o temprano se usarán en construcción, monitorización estructural o topografía automatizada.
El movimiento de Spotify va por otro carril, pero apunta a la misma necesidad: trazabilidad. Si la mitad de las canciones nuevas pueden generarse con un par de prompts, ¿cómo distingue el oyente lo que
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