Por qué se nota en el rendimiento: memoria, cachés y programas que no “se van”

Con días o semanas de uso continuo, algunos programas dejan partes cargadas aunque los cierres: consumen memoria RAM, se quedan en segundo plano o generan “fugas” que el sistema no recupera del todo.

El síntoma típico es una PC lenta sin motivo claro: tarda en abrir apps, el navegador se vuelve pesado y el ventilador trabaja más.

Una forma simple de pensarlo: cerrar una app es como cerrar una canilla; reiniciar es vaciar el tanque y volver a empezar con todo limpio.

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Seguridad: reiniciar también activa parches

En Windows, macOS y Linux, muchas actualizaciones de seguridad y del sistema quedan “pendientes” hasta reiniciar. Eso significa que podés creer que estás actualizado, pero seguir usando componentes viejos hasta el próximo reinicio.

En contextos de trabajo remoto y home office, esto impacta directo en protección de datos y estabilidad.

Ojo con Windows: “Apagar” no siempre equivale a reiniciar. Con Inicio rápido activado, el apagado puede guardar parte del estado del sistema para iniciar más rápido, pero arrastrando problemas. El reinicio hace un arranque más limpio.

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Errores que se acumulan: Wi‑Fi, impresoras y periféricos

Cuando un driver (por ejemplo de Wi‑Fi, audio o impresora) se queda en un estado incorrecto, el fallo puede persistir indefinidamente: desconexiones, periféricos que “desaparecen”, micrófono que no toma, Bluetooth inestable. Reiniciar obliga a recargar esos controladores y suele resolver lo que, de otra forma, se vuelve un dolor de cabeza recurrente.

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¿Cada cuánto conviene reiniciar?

Para uso doméstico o de oficina: si usás la notebook o PC todos los días, reiniciar cada pocos días o al menos una vez por semana suele evitar la mayoría de los problemas típicos.

Si ves que el equipo se ralentiza, el Administrador de tareas muestra RAM alta sin explicación o hay actualizaciones esperando, el reinicio suele ser la primera prueba útil antes de “formatear” o gastar en hardware.

El primer mecanismo a entender es cómo se generan estos perfiles. Modelos que producen texto e imagen (LLM y modelos generativos) no “saben” quiénes son: predicen contenido probable a partir de enormes cantidades de datos.

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Por eso, pueden construir biografías y fotos plausibles, pero tienden a fallar en algo difícil de falsificar: la consistencia longitudinal.

Una persona real deja huellas que se encadenan en el tiempo: intereses que evolucionan, amistades con contextos compartidos, horarios compatibles con rutinas, contradicciones pequeñas pero coherentes.

Coherencia de identidad

En la práctica, la detección robusta combina tres capas. La primera es coherencia de identidad: biografía, ubicación, idioma y referencias culturales deberían alinearse sin saltos.

En cuentas sintéticas aparecen mezclas extrañas (modismos de varios países, cambios bruscos de tema, perfiles “demasiado completos” sin pasado verificable).

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Dinámica de comportamiento

La segunda es dinámica de comportamiento: frecuencia de publicación, horarios, rapidez de respuesta y repetición de plantillas.

La automatización deja patrones: regularidad excesiva, picos sincronizados con otras cuentas, o interacción intensa sin vínculos previos.

Ciencia de redes

La tercera capa es ciencia de redes: cómo se conecta el perfil. Los montajes con IA suelen crecer mediante “granjas” de cuentas que se siguen entre sí, amplifican los mismos mensajes y comparten comunidades artificiales.

Herramientas de análisis de grafos y detección de anomalías buscan justamente eso: clusters densos, creación reciente y coordinación.

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¿Y la foto?

Sigue ayudando, pero como indicio parcial. Los generadores actuales redujeron artefactos obvios, aunque persisten señales: reflejos incoherentes, textos ilegibles en fondos, accesorios asimétricos o metadatos ausentes.

Aun así, la clave es probabilística: ninguna pista sola prueba falsedad; la fuerza está en la convergencia de señales independientes sobre un mismo perfil.

“Al finalizar esta semana digital tendremos al menos 12.000 participantes. Y estas no son solo cifras, pues estamos debatiendo y emprendiendo acciones concretas para lograr que la inteligencia artificial beneficie a todas las personas en el mundo, y no solo a unos pocos países o a un grupo reducido de personas altamente educadas en determinados centros económicos¨, dijo a EFE el secretario general adjunto de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), Tomas Lamanauskas.

De la UIT surgió en 2027 la idea de una primera Cumbre de la IA para el Bien Común, que ha ganado en importancia a medida que esta tecnología se ha incorporado a una velocidad inédita en cada aspecto de la vida de miles de millones de personas, y que los temores sobre su impacto crecen.

Muchos ya la llaman el 'Davos de la IA', con la diferencia de que la UIT ofrece a los jóvenes menores de 18 años la posibilidad de ingresar de forma gratuita y a los estudiantes un descuento que facilita su participaciòn.

"Queremos que los beneficios de la inteligencia artificial se distribuyan ampliamente, al tiempo que se mantienen límites claros y salvaguardias que garanticen que esta tecnología realmente beneficie a la humanidad, para lo cual debemos asegurarnos de que sea confiable y precisa", dijo Lamanauskas en comentarios durante el evento.

La UIT, la agencia tecnológica de la ONU -que a través de sus 160 años de existencia ha establecido los estándares desde la época del telégrafo, pasando por la televisión la radio, los satélites y ahora la 5G- considera que el mayor riesgo es quedar excluido de los avances tecnológicos, en este caso de la IA.

"Esta es, ante todo, una cumbre inclusiva, porque los países que participan aquí no necesariamente asisten a otras reuniones internacionales. Al ser un evento de Naciones Unidas, están representados todos los países del mundo, y muchos de ellos aprovechan realmente esta oportunidad", explica Lamanauskas.

"Esta presencia también les da la oportunidad a responsables de gobiernos de dialogar directamente con las grandes empresas tecnológicas, sentarse en la misma mesa y mantener una conversación abierta y honesta", agrega.

El gran centro de organizaciones en el que la Cumbre de la IA por el Bien Común tiene lugar acoge más de 200 exhibiciones de distintas aplicaciones de la inteligencia artificial en un sinnúmero de dispositivos, así como en los llamativos humanoides, capaces de realizar movimientos más y más complejos, y de interactuar con el público con facilidad.

Esta cumbre también se ha convertido en una gran oportunidad para que niños y adolescentes de países en desarrollo muestren su talento en robótica en un concurso que se organiza cada año y que premia las mejores invenciones.

Los participantes de América Latina, África, Asia y Europa oriental pueden participar en esta gran final después de haber concursado a nivel nacional y gracias a ayuda obtenidas a través de los organizadores.

El modelo de razonamiento actualizado es Muse Spark 1.1, creado por su equipo de SuperIntelligence Labs y dirigido a las tareas de los agentes de IA, “con grandes avances en uso de herramientas y computadoras, código y entendimiento multimodal”, según un comunicado.

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“Junto al lanzamiento esta semana de Muse Image, esta presentación nos acerca a nuestra visión de la superinteligencia personal: modelos que te ayudan a cumplir tus metas, crear lo que imaginas, profundizar tus relaciones y tomar acción en lo que más valoras”, indicó.

Muse Spark 1.1 está disponible en el asistente Meta AI, en el modo ‘Thinking’, que se refiere a razonamiento profundo, y en la Meta Model API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) para desarrolladores.

Qué es Muse Image

En paralelo, Muse Image, presentado el martes, es el primer modelo de generación de imágenes de Meta y se puede utilizar de manera gratuita en Meta AI, así como en los mensajes directos de WhatsApp en varios países y las historias de Instagram en EE.UU.

Muse Image “usa razonamiento avanzado para comprender indicaciones complejas”, aunque incluye sugerencias preestablecidas, y puede mezclar varias fotos para formar una imagen de alta calidad que se puede compartir y descargar en las redes sociales.

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De momento, este generador está disponible en algunas funciones de WhatsApp e Instagram con la idea de ampliarlo a Facebook y Messenger, y en las próximas semanas Meta lo ofrecerá a empresas, indica un comunicado.

La empresa también divulgó que está desarrollando un modelo llamado Muse Video, con una base similar a la de Muse Image, que ofrece “fidelidad visual excepcional con apoyo de audio nativo”, y que “llegará pronto” a Meta AI y a los creadores de contenido.

La organización, que representa a unos 160.000 actores y profesionales de los medios en Estados Unidos, reaccionó al lanzamiento de Muse Image con un mensaje publicado en redes sociales en el que reclamó que Meta adopte un sistema de autorización voluntaria ("opt-in") para cualquier uso de las imágenes de los usuarios.

"Cualquier cosa que no sea un consentimiento claro y visible para este tipo de usos de las imágenes de los usuarios de Instagram es inaceptable y constituye un enorme error de cálculo sobre el sentir del público respecto de los evidentes peligros y daños inherentes a ese uso", afirmó el sindicato.

Meta presentó el martes Muse Image, su primer modelo de generación de imágenes desarrollado por Meta Superintelligence Labs, que permite crear imágenes mediante inteligencia artificial a partir de instrucciones de texto y también incorporar fotografías públicas de perfiles de Instagram cuando un usuario menciona una cuenta en sus solicitudes.

La herramienta está disponible de forma gratuita en Meta AI y se está integrando gradualmente en WhatsApp e Instagram, mientras la compañía prevé extenderla próximamente a Facebook y Messenger.

La empresa sostiene que los usuarios mantienen el control sobre ese uso mediante una opción de configuración que permite impedir que sus fotografías públicas sean reutilizadas para funciones de IA. No obstante, esa protección no está activada por defecto para las cuentas públicas, por lo que los usuarios deben modificar manualmente sus ajustes si desean excluir su contenido.

El lanzamiento ha generado críticas de organizaciones defensoras de la privacidad y expertos en derechos digitales, que consideran que el mecanismo debería requerir una autorización expresa antes de permitir el uso de imágenes públicas para generar contenido con inteligencia artificial, en lugar de obligar a los usuarios a desactivar la función posteriormente.

La controversia se produce mientras Meta acelera su estrategia en inteligencia artificial y este jueves la compañía también anunció Muse Spark 1.1, una nueva versión de su modelo de razonamiento para asistentes inteligentes, y adelantó que trabaja en Muse Video, un modelo de generación de video que busca ampliar sus capacidades de IA generativa.

Los medios de comunicación, encabezados por The New York Times y el Daily News, alegan que la tecnológica, establecida en California, ocultó y destruyó pruebas que demuestran cómo ChatGPT fue entrenado utilizando material periodístico sustraído.

La inteligencia artificial de OpenAI habría usado reportajes en las respuestas ofrecidas a los usuarios.

La denuncia de 52 páginas, presentada ante el Tribunal para el Distrito Sur de Nueva York, hace parte de una demanda contra OpenAI y otras tecnológicas por supuestamente haber “sustraído millones” de artículos periodísticos protegidos por derechos de autor sin autorización y sin pagar, para entrenar a su chatbots.

La moción asegura que OpenAI eliminó miles de millones de respuestas de ChatGPT, incumpliendo órdenes judiciales previas. La empresa ha indicado que los datos eliminados no pueden recuperarse ni restaurarse en el marco de la querella presentada en 2024.

"La imposición de sanciones severas resulta especialmente apropiada en este caso, dado que la conducta de OpenAI —incluido el incumplimiento de la orden judicial de preservación de datos— fue deliberada e intencionada", escribieron los demandantes en la moción.

Steven Lieberman, representante de MediaNews Group y Tribune Publishing, dijo que durante dos años OpenAI ha hecho declaraciones falsas al tribunal sobre su capacidad para buscar contenido del Daily News en sus conjuntos de datos de entrenamiento y registros de respuestas, según información citada por The Denver Post, que hace parte de la querella.

Por su parte, OpenAI indicó en un comunicado que las acusaciones de la denuncia “son falsas” y que seguirán defendiendo la privacidad de sus usuarios, así como los principios de uso legítimo establecidos.