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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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Tarjeta gráfica RTX Spark instalada en una placa base con monitores de edición de vídeo al fondo.
El superchip RTX Spark optimiza el flujo de trabajo en aplicaciones de Adobe como Premiere y Photoshop mediante modelos Nemotron.

Adobe se alía con NVIDIA para acelerar Photoshop y Premiere con importantes mejoras de rendimiento

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Adobe y NVIDIA han ampliado su alianza para optimizar Photoshop, Premiere, Substance 3D, Frame.io y Brand Concierge con el superchip RTX Spark y los modelos abiertos Nemotron. El anuncio promete hasta el doble de velocidad en procesos de inteligencia artificial, edición, color y efectos para quienes trabajen con este hardware.

El comunicado, firmado en San José (California), detalla cómo ambas compañías integran la tecnología de NVIDIA en el ecosistema creativo de Adobe. La ampliación de esta colaboración busca que los profesionales de imagen, vídeo y 3D, además de los equipos de producción y las marcas que usan herramientas empresariales, ganen margen frente a proyectos cada vez más multimodales.

Qué cambia en Photoshop, Premiere y Substance 3D

Adobe ha llevado la potencia del superchip NVIDIA RTX Spark, lanzado por la compañía a principios de este mes de octubre, a sus aplicaciones creativas Photoshop, Premiere y Substance 3D. Optimizadas para aprovechar la memoria unificada y la capacidad de cómputo de IA del chip, estas herramientas ofrecen hasta el doble de velocidad en procesamiento de IA, edición, color y efectos, según ha explicado la propia Adobe.

Deepa Subramaniam, vicepresidenta de marketing de producto para profesionales creativos en Adobe, ha explicado que los flujos de trabajo creativos son hoy más multimodales que nunca, con proyectos que abarcan imagen, vídeo, audio, movimiento y 3D, lo que convierte el rendimiento en un factor crítico para que los creativos se centren en sus ideas y su oficio. Según Subramaniam, la asociación con NVIDIA para optimizar Photoshop, Premiere y Substance 3D para RTX Spark, y acelerar Frame.io en la nube, permite ofrecer el rendimiento que los creativos necesitan para dar vida a sus ideas.

En Photoshop, el cambio llega desde la arquitectura: Adobe ha reconstruido el programa en torno a la composición acelerada por GPU, lo que agiliza tareas como borrar distracciones con la herramienta Eliminar o aplicar efectos (desenfoque gaussiano, fugas de luz) directamente sobre el lienzo. En Premiere, la aceleración afecta a algunos de los procesos de posproducción más pesados: reproducción, renderizado, color y herramientas de IA como Enhance Speech, para limpiar el audio, u Object Mask, para aislar elementos del encuadre. En Substance 3D Painter, RTX Spark acelera el texturizado, uno de los pasos que más carga computacional exige a los artistas 3D.

Los límites del que anuncian las empresas aliadas

Jason Paul, vicepresidente de IA local en NVIDIA, señala que los agentes de IA están ayudando a los creadores a desbloquear flujos de trabajo más profundos y ricos utilizando las aplicaciones de Adobe que ya conocen. Según Paul, impulsadas por RTX Spark, las herramientas optimizadas de Adobe ofrecen un rendimiento hasta dos veces más rápido para acelerar estos nuevos flujos de trabajo.

Conviene matizar esa cifra. El «hasta» que usan ambas compañías marca un máximo teórico, no una media garantizada para cada tarea. El comunicado no detalla el equipo de referencia empleado en las pruebas, ni la versión concreta del software, ni la metodología de los test. Así que, aunque la mejora en tareas específicas de IA y renderizado puede ser notable, no conviene esperar que cada herramienta o cada clic vaya a funcionar al doble de velocidad de forma generalizada. Esa comprobación quedará en manos de pruebas independientes una vez el software optimizado llegue a los equipos de los usuarios.

Frame.io acelera la búsqueda y el procesado de contenido

A diferencia de las aplicaciones de escritorio, Frame.io funciona en la nube, y ahí es donde Adobe ha metido mano con la computación acelerada de NVIDIA. La nueva tubería de trabajo utiliza NVIDIA NVDEC para la decodificación por hardware y NVIDIA TensorRT junto con CUDA para el preprocesado de contenido y la generación de incrustaciones (embeddings).

Adobe Photoshop con novedades rendimiento.
Adobe Photoshop ahora con importantes novedades para mejorar su rendimiento. Foto: Adobe.

Mover estas tareas tan intensivas a las GPU de NVIDIA permite que el material subido se pueda buscar antes. El comunicado recoge resultados preliminares de cargas de trabajo seleccionadas de transcodificación y búsqueda: la generación de incrustaciones sería hasta cinco veces más rápida, la latencia de procesado P95 mejoraría entre cuatro y cinco veces, y la huella del proxy de búsqueda se reduciría en torno a un 80%. Para los equipos de producción que manejan bibliotecas de medios cada vez más grandes, esto se traduce en contenido buscable antes y una experiencia de descubrimiento más fluida a medida que crecen los archivos.

Apoyo a los modelos abiertos Nemotron

El comunicado apunta que las marcas quieren cada vez más variedad y valor en los modelos de inteligencia artificial que sostienen sus experiencias personalizadas. Los modelos abiertos, según explica Adobe, responden a esa necesidad: permiten ofrecer conversaciones de alta calidad y con buena capacidad de respuesta a escala empresarial, sin atarse a un proveedor cerrado.

Con esa premisa, Adobe y NVIDIA han optimizado Brand Concierge con los modelos abiertos NVIDIA Nemotron. Esta herramienta está pensada para que las empresas ofrezcan experiencias conversacionales de calidad a gran escala, aprovechando los datos y contenidos propios de cada marca para personalizar las interacciones con sus clientes. La versión optimizada con estos modelos llegará a los clientes empresariales a finales de este año, según precisa el comunicado.

NVIDIA, de hecho, ha elegido Brand Concierge para impulsar las conversaciones personalizadas en su propia web, NVIDIA.com, apoyándose en Nemotron para ofrecer respuestas rápidas y de calidad a gran escala a partir de los contenidos y datos de la organización.

Adobe y NVIDIA, una alianza que ahora suma RTX Spark

Este anuncio no aparece de la nada: es la continuación de la asociación estratégica que Adobe y NVIDIA presentaron en marzo de 2026. Aquel acuerdo ya unía los flujos de trabajo creativos y de marketing de Adobe, sus modelos y su tecnología, con los modelos abiertos, las bibliotecas, la investigación y la computación acelerada de NVIDIA, con el objetivo de acelerar los flujos de trabajo creativos, de producción y de marketing en vídeo, imagen, 3D y otros formatos de contenido creativo.

De aquella primera fase ya formaban parte varios desarrollos:

  • La aceleración por GPU para la ingesta de medios y la inteligencia en Frame.io.
  • El trabajo continuo en torno a Adobe Substance 3D.
  • El desarrollo de Adobe Firefly Foundry.
  • Los flujos de trabajo de gemelos digitales 3D para clientes empresariales.

Lo que cambia ahora es que esa colaboración suma el superchip RTX Spark a las aplicaciones de escritorio y los modelos Nemotron a las soluciones conversacionales empresariales, un paso que amplía el alcance del acuerdo original más allá de la nube.

Requisitos para notar las mejoras en los programas

Si usáis Creative Cloud o las soluciones empresariales de Adobe en España, tendréis que esperar a varios detalles que el comunicado no aclara antes de notar estas mejoras en vuestro día a día.

  • Versiones de software: la nota no especifica qué versiones exactas de Photoshop, Premiere y Substance 3D incluyen ya las optimizaciones para RTX Spark.
  • Hardware RTX Spark: las mejoras de escritorio exigen equipos con este superchip, y todavía no hay información sobre qué modelos concretos llegarán al mercado español ni a qué precio.
  • Servicios en la nube: Frame.io y Brand Concierge dependen de la infraestructura que Adobe y NVIDIA desplieguen en sus servidores, no del hardware del equipo de cada usuario.
  • Coste de la suscripción: el comunicado no menciona si el acceso a estas capacidades aceleradas implicará algún cambio en los precios de Creative Cloud.

Adobe MAX, la conferencia anual de la compañía, se celebrará del 10 al 12 de noviembre y es la cita más probable para que lleguen más detalles sobre calendarios concretos y disponibilidad de estas optimizaciones.

Preguntas frecuentes sobre Adobe NVIDIA RTX Spark

¿Qué es NVIDIA RTX Spark?
Es el superchip que NVIDIA lanzó a principios de octubre de 2026, diseñado con memoria unificada y capacidad de cómputo de inteligencia artificial para acelerar aplicaciones creativas y de productividad.
¿Qué son los modelos Nemotron de NVIDIA?
Son modelos de inteligencia artificial de código abierto desarrollados por NVIDIA. Adobe los ha utilizado para optimizar Brand Concierge, su herramienta de experiencias conversacionales para empresas.
¿Qué es Adobe Frame.io?
Es la plataforma de Adobe para gestionar medios y colaborar en producción de vídeo, que permite a los equipos revisar, comentar y buscar contenido dentro de grandes bibliotecas almacenadas en la nube.
¿Desde cuándo colaboran Adobe y NVIDIA en inteligencia artificial?
Las dos compañías anunciaron una asociación estratégica en marzo de 2026 centrada en flujos de trabajo creativos y de marketing. El anuncio de octubre amplía ese acuerdo con RTX Spark y Nemotron.
¿Habrá que pagar más por las optimizaciones de RTX Spark en Adobe?
El comunicado no menciona cambios de precio ni de suscripción, por lo que no hay confirmación de que el acceso a estas mejoras suponga un coste adicional en Creative Cloud.