Logo SoftZone
Navega gratis con cookies…

Navegar por softzone.es con publicidad personalizada, seguimiento y cookies de forma gratuita. i

Para ello, nosotros y nuestros socios i necesitamos tu consentimiento i para el tratamiento de datos personales i para los siguientes fines:

Las cookies, los identificadores de dispositivos o los identificadores online de similares características (p. ej., los identificadores basados en inicio de sesión, los identificadores asignados aleatoriamente, los identificadores basados en la red), junto con otra información (p. ej., la información y el tipo del navegador, el idioma, el tamaño de la pantalla, las tecnologías compatibles, etc.), pueden almacenarse o leerse en tu dispositivo a fin de reconocerlo siempre que se conecte a una aplicación o a una página web para una o varias de los finalidades que se recogen en el presente texto.

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.

O sin cookies desde 1.67€ al mes

Por solo 1.67 al mes, disfruta de una navegación sin interrupciones por toda la red del Grupo ADSLZone: adslzone.net, movilzona.es, testdevelocidad.es, lamanzanamordida.net, hardzone.es, softzone.es, redeszone.net, topesdegama.com y más. Al unirte a nuestra comunidad, no solo estarás apoyando nuestro trabajo, sino que también te beneficiarás de una experiencia online sin publicidad ni cookies de seguimiento.

Ilustración del pingüino de Linux con circuitos internos y conexiones neuronales junto a una etiqueta rota.
La eliminación de la etiqueta 'Assisted-by' en el kernel de Linux refleja el cambio de postura sobre el código generado por inteligencia artificial.

Linus Torvalds lo tiene claro por esta razón de peso: “La prohibición del código generado por IA en Linux es estúpida”

Síguenos

El kernel de Linux ya no obliga a declarar el uso de inteligencia artificial en los envíos de código. La Cumbre de Maintainers celebrada en Praga ha retirado la etiqueta Assisted-by, mientras Linus Torvalds defiende abiertamente la integración de estas herramientas y califica de absurdo cualquier intento de vetarlas, aunque exige que los desarrolladores sigan entendiendo lo que programan.

El cambio altera la forma en la que se gestionan los parches y contribuciones al núcleo del sistema operativo. Hasta ahora, quien enviaba código debía identificar de forma explícita si un modelo de lenguaje había participado en su redacción. Ese requisito desaparece del manual de estilo oficial del proyecto que seguimos de cerca desde hace años.

Qué cambia en el kernel con la retirada de la etiqueta Assisted-by

La modificación principal afecta a los metadatos que rastreaban el origen asistido de los fragmentos de código. El formato exigido hasta ahora en los commits incluía la cadena «Assisted-by: LLM [TOOL1] [TOOL2]», donde el desarrollador sustituía los corchetes por la herramienta concreta empleada. Al retirar la documentación que imponía esta etiqueta, cualquiera puede enviar código generado por inteligencia artificial sin dejar constancia formal de ello en el repositorio.

La potestad para modificar estas directrices recae en la Cumbre de Maintainers, el órgano que reúne a los responsables de los distintos subsistemas del núcleo. Durante la reunión celebrada el 8 de octubre de 2026 en Praga, Chequia, se alcanzó el consenso necesario para descontinuar esta práctica. El anuncio se formalizó mediante un mensaje enviado a la lista de correo oficial del proyecto, donde podíamos leer: «The Maintainers Summit reached consensus to deprecate the Assisted-by tag. Remove the documentation requiring it».

El debate sobre si estas declaraciones aportaban transparencia real o simplemente añadían papeleo sin beneficio práctico para la revisión del código venía de atrás, aunque los maintainers no han detallado públicamente cuánto tiempo llevaban discutiéndolo antes de llegar a este consenso.

Por qué Torvalds considera un error prohibir la IA

La retirada de la etiqueta reavivó el debate en los foros de desarrollo. Algunas voces sostenían que eliminar estas declaraciones cambiaba las expectativas del proyecto sobre lo que se espera de los contribuidores. Torvalds respondió sin matices, calificando, literalmente, de «utterly stupid» (completamente estúpido) cualquier intento de prohibir el uso de estos modelos. Para el creador de Linux, obsesionarse con el origen del código es un bloqueo mental que no resuelve nada.

Interfaz de escritorio del sistema operativo Linux Lite con la ventana de bienvenida abierta sobre un fondo geométrico oscuro.
Vista general del escritorio de Linux Lite con su menú de inicio y la pantalla de configuración inicial tras la instalación. Foto: Linux Lite.

Para desmontar lo que considera un razonamiento sin sentido, plantea un escenario hipotético: prohibir el uso de compiladores y exigir que todo el código se escriba en lenguaje ensamblador, de modo que cada contribuidor demuestre que entiende lo que la máquina ejecuta a bajo nivel. Según su comparación, vetar la IA por no escribir el código desde cero equivale a imponer una competencia extrema e innecesaria en la capa más básica del sistema. Así resume su postura: «Do you not see how utterly stupid those kinds of rules would be?».

El segundo símil que emplea compara prohibir la IA con eliminar los editores de texto. Obligar a escribir sin ayudas correctoras solo demostraría que alguien puede redactar un mensaje de commit sin errores tipográficos, algo que no aporta valor real al producto final. La exigencia de Torvalds no pasa por restringir herramientas, sino por que cada desarrollador entienda lo que está haciendo con su código.

Una postura que Torvalds mantiene desde hace meses

Esta reacción no es un giro repentino. Refuerza una línea pública que Torvalds mantiene desde hace meses, en la que defiende que la programación asistida resulta beneficiosa e incluso hace más llevadero el trabajo diario. Eso sí, siempre matiza que usar modelos de lenguaje exige una base de conocimiento sólida por parte de quien programa: la herramienta no sustituye el criterio técnico.

La postura abierta de Torvalds contrasta con la línea adoptada por otros proyectos clave del ecosistema. GCC, el compilador central detrás de buena parte del software libre, ha optado por rechazar de plano las contribuciones generadas por inteligencia artificial, una postura radicalmente distinta a la que ahora consolida el núcleo de Linux. Mientras unos proyectos optan por la transparencia obligatoria, otros, como ahora Linux, prefieren dejar la valoración del origen del código en manos de quienes revisan cada parche.

Qué implica el cambio para los que contribuyen al kernel

La deprecación de Assisted-by no exime de responsabilidad a nadie, aunque sí modifica la trazabilidad de las contribuciones. Para quienes usamos Linux en el día a día, el cambio resulta invisible en el funcionamiento del sistema, pero introduce ajustes en cómo se documenta el desarrollo. Os resumimos los puntos que cambian a partir de ahora:

  • Los desarrolladores pueden integrar fragmentos generados por modelos de lenguaje sin añadir metadatos específicos en los commits.
  • La responsabilidad sobre la calidad y la lógica del código seguiría recayendo, como hasta ahora, en quien envía el parche, según se desprende de las exigencias que Torvalds plantea a los contribuidores.
  • Al desaparecer la etiqueta, ya no queda en el repositorio un registro explícito que permita distinguir a simple vista qué envíos contaron con asistencia algorítmica.

Preguntas frecuentes sobre Linux código generado por IA

¿Quién es responsable del código generado por IA que se envía al kernel?
Según las exigencias que plantea Torvalds, la responsabilidad sigue recayendo en el desarrollador que envía el parche, que debe entender y asumir la autoría de lo que programa, aunque el proyecto no ha publicado una política formal específica al respecto.
¿Qué es la Cumbre de Maintainers del kernel de Linux?
Es la reunión donde los responsables de las distintas subsistemas del núcleo toman decisiones sobre el desarrollo y las normas de contribución. La edición de 2026 se celebró el 8 de octubre en Praga.
¿Todos los proyectos de software libre aceptan código generado por IA?
No existe un consenso único. Mientras Linux ha eliminado la obligación de declarar su uso, otros proyectos fundamentales como GCC mantienen una línea dura y rechazan frontalmente las contribuciones generadas por estos modelos.
¿Qué era la etiqueta Assisted-by y por qué se usaba?
Era un metadato obligatorio en los commits que exigía especificar si un modelo de lenguaje había participado en la redacción del código, detallando la herramienta concreta utilizada. Actualmente ha sido deprecada.