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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Ilustración conceptual del pingüino de Linux dividido en dos escenas: una con un rayo rojo que simboliza un error y otra con un código reparado y una marca de verificación verde.
La intervención humana en el núcleo de Linux permite resolver errores complejos que los sistemas automatizados pueden clasificar como fallos inexistentes.

Linus Torvalds acepta el código generado con IA en Linux, pero 4 sistemas OpenSource mantienen su prohibición

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Linus Torvalds, máximo responsable del kernel de Linux desde 1991, ha abierto la puerta al código asistido por inteligencia artificial en el proyecto que dirige. La decisión no ha sentado igual en todo el ecosistema de software libre: Gentoo, NetBSD, Redox OS y Elementary OS mantienen políticas que bloquean, con distinto grado de severidad, cualquier contribución generada por modelos de lenguaje. Os contamos en qué consiste cada postura.

El cambio no llega con un anuncio formal detallado, pero sí con un argumento claro de Torvalds: la inteligencia artificial puede ayudar siempre que quien la use entienda el código que envía. El propio creador del kernel ha expresado dudas similares sobre los parches generados por quienes no comprenden lo que proponen, venga ese código de una IA o de cualquier otra fuente. Es la misma distinción que vamos a repasar en las cuatro alternativas que mantienen la puerta cerrada a la IA.

Papel de Signed-off-by y por qué estas distros no se fían

Cada parche que entra en el kernel de Linux lleva una línea Signed-off-by: una declaración del desarrollador en la que asegura tener derecho a enviar ese código y asume la responsabilidad legal si algo falla más adelante. Ninguna IA puede añadir esa firma; la responsabilidad recae siempre sobre una persona, y para Torvalds esa garantía basta para dejar pasar código preparado con ayuda de modelos de lenguaje.

Gentoo, NetBSD, Redox OS y Elementary OS no comparten esa confianza. Para ellos, la firma solo señala a quién reclamar si surge un problema, pero no aclara de dónde procede realmente el código ni si arrastra una licencia incompatible. Esa diferencia de criterio es la que separa al kernel de las cuatro alternativas que, a día de hoy, mantienen la puerta cerrada al código generado por IA. Antes de entrar en el detalle de cada proyecto, os resumimos sus posturas en esta tabla

No todos son igual de sencillos de instalar como sistema principal en el día a día, pero los cuatro dibujan una respuesta clara frente al giro de Torvalds.

Gentoo: prohibición unánime desde abril de 2024

El consejo de Gentoo votó por unanimidad en abril de 2024 vetar cualquier contribución asistida por IA en el proyecto. La redacción no deja margen de interpretación: el código queda, en palabras del propio consejo, «expresamente prohibido». Detrás de la medida pesan sobre todo las dudas de copyright, aunque también se citan preocupaciones de calidad y de ética.

La prohibición cubre tanto las aportaciones externas como los proyectos oficiales de la distribución. Gentoo entiende que una firma humana no resuelve el origen real del código, así que prefiere descartar la aportación antes de que el problema legal llegue a plantearse siquiera. El consejo no ha cerrado la puerta del todo: dice que revisará la postura si alguien presenta una herramienta que no arrastre esos riesgos. Si valoráis instalar Gentoo buscando un sistema libre de código generado por IA, esta es la filosofía que os vais a encontrar.

NetBSD: el código de IA se presume «contaminado»

NetBSD ha elegido la palabra «contaminado» para describir el código que sale de un modelo de lenguaje. Sus guías de commit lo explican sin rodeos: «el código generado por un modelo de lenguaje grande o una tecnología similar, como Copilot de GitHub/Microsoft, ChatGPT de OpenAI o Code Llama de Facebook/Meta, se presume código contaminado». La única salida es que el equipo central lo apruebe por escrito antes de integrarlo.

El razonamiento es sencillo: si nadie puede rastrear de dónde salió el código, tampoco se puede garantizar que su licencia permita incorporarlo al proyecto. Es una norma más estrecha que un veto absoluto, pero también más fácil de sostener en la práctica, porque deja abierta una vía de excepción controlada por quienes mantienen el sistema. NetBSD resume su filosofía con un lema propio, «Por supuesto que corre NetBSD», que refleja su empeño por dar soporte al mayor abanico de hardware posible sin ceder en sus principios de desarrollo. Si os planteáis instalarlo, debéis estar cómodos con el perfil de sistema veterano que representa.

Redox OS: cerrar la puerta si lo admites, vetar si lo ocultas

Redox OS, escrito en Rust, aplica la política más tajante de las cuatro. Su página de contribución dice sin rodeos que no acepta aportaciones generadas por modelos de lenguaje. Si alguien admite haber usado IA, su pull request se cierra en el acto; si intenta disimularlo, se enfrenta a un veto permanente en el proyecto.

La explicación que da el propio proyecto es práctica: un equipo pequeño no tiene horas de revisión de sobra para auditar código cuyo origen no puede verificar. El propio Torvalds, pese a su apertura, ha reconocido dudas similares sobre los parches generados por quienes no entienden el código que envían, un argumento que Redox OS usa para justificar su rigidez. El sistema sigue en fase alfa, así que os recomendamos probarlo únicamente en una máquina virtual antes de pensar en llevarlo a un uso diario.

Elementary OS: la opción más sencilla de instalar a diario

Elementary OS cierra la lista como la alternativa más fácil de instalar como sistema principal, frente al carácter todavía experimental de Redox OS. El proyecto mantiene su propia política de desarrollo, recogida en su guía de colaboradores, que rechaza el código generado por modelos de lenguaje.

Captura del escritorio de elementaryOS 8.1 mostrando su fondo, ventanas y el Dock de aplicaciones.
Así es elementaryOS 8.1, una nueva distro Linux que imita a la perfección la apariencia de macOS y es muy fácil de usar. Foto: Distrowatch

De los cuatro, es la única pensada para funcionar como sistema principal sin necesidad de virtualización ni de asumir los riesgos de estabilidad propios de un proyecto en fase alfa. Esa combinación de accesibilidad y postura cerrada ante la IA generativa la convierte en la alternativa más realista para quien solo quiere evitar este tipo de código sin cambiar su forma habitual de usar un ordenador. Si buscáis esa vía sin complicaros con herramientas todavía inmaduras, esta es la opción más directa de las cuatro.

El voto de Debian y las donaciones que ha disparado NetBSD

La distancia entre el kernel y estas cuatro distribuciones se amplió en agosto de 2026, cuando Debian votó a favor de permitir contribuciones generadas por IA, alineándose con la postura de Torvalds. Esa decisión coincidió con un repunte de interés hacia los proyectos que defienden la postura contraria, especialmente hacia NetBSD, recogido en una cobertura publicada en octubre de 2026.

Interfaz de escritorio Debian 13 con menú de aplicaciones y panel de configuración.
Interfaz gráfica principal del sistema operativo Debian 13 en pantalla. Foto: Debian

NetBSD, por su propio recuento, recibió en septiembre de 2026 un récord de 120 donaciones que sumaron 120.282 dólares, por encima del objetivo de 50.000 dólares que se había marcado para ese mes. La cifra multiplica por más de dos el objetivo inicial y llega apenas un mes después del cambio de rumbo de Debian, el proyecto que hasta entonces compartía con estas cuatro distribuciones el rechazo a la IA generativa.

Preguntas frecuentes

¿Puede una IA firmar un parche del kernel de Linux?
No. La línea Signed-off-by exige a una persona que declare tener derecho a enviar el código y que asuma la responsabilidad legal; una IA no puede añadir esa firma.
¿Prohíbe Debian el código generado por IA?
No. Debian votó en agosto de 2026 a favor de permitir contribuciones generadas por IA, una postura opuesta a la de Gentoo, NetBSD, Redox OS y Elementary OS.
¿Puede NetBSD aceptar código de IA en algún caso?
Sí, pero solo si su equipo central lo aprueba por escrito antes de integrarlo. Por defecto, cualquier código generado por un modelo de lenguaje se presume contaminado.
¿Ha cerrado Gentoo la puerta a la IA para siempre?
No del todo. Su consejo ha dicho que revisará la postura si alguien presenta una herramienta que resuelva los problemas de copyright, calidad y ética que la motivaron.