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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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Monitor de ordenador mostrando el escritorio de un sistema operativo Linux con ventanas de terminal y el logotipo de Tux en primer plano.
Interfaz de usuario en un entorno Linux que combina el uso de terminales clásicas con herramientas de asistencia modernas.

Estas 5 distribuciones Linux meten la IA hasta la cocina: agentes, modelos locales y búsquedas inteligentes

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La inteligencia artificial está entrando en Linux de una forma bastante distinta a la que estamos viendo en Windows o macOS. En lugar de añadir un chatbot en una esquina del escritorio, algunos proyectos están intentando que los agentes puedan diagnosticar fallos, modificar el sistema, buscar archivos con lenguaje natural o funcionar completamente sin conexión.

Por el momento, no hay una forma única de integrar la IA en Linux, por eso es interesante ver lo que están haciendo proyectos como Omarchy, Shadowfetch Linux, Gnoppix AI Linux, MakuluLinux y Deepin.

Omarchy quiere que el agente de IA forme parte del sistema desde el primer arranque

Omarchy es el caso más extremo de la lista ya que es un proyecto que se define directamente como un sistema operativo pensado para “la era de los agentes”. De hecho, en el primer arranque ya invita al usuario a escoger un agente de IA predeterminado. Entre las opciones aparecen herramientas como Claude Code, Codex o Copilot CLI.

Ordenador portátil mostrando el entorno de escritorio Omarchy basado en Arch Linux con varias terminales y navegador abiertos.
Vista del instalador y la configuración de Omarchy ejecutándose en un sistema con base Arch Linux.

Una vez configurado, este agente puede usarse para investigar por qué una aplicación se ha bloqueado, modificar configuraciones o incluso ayudar a crear aplicaciones, complementos y temas a partir de instrucciones en lenguaje natural.

Esta distribución corre sobre Arch Linux, pero con cambios bastante importantes. Por ejemplo, ya no es únicamente el usuario quien modifica y repara el sistema; la distro intenta convertir al agente en una herramienta de administración más.

Shadowfetch no deja que la IA toque nada sin que tú lo apruebes

Shadowfetch Linux intenta resolver uno de los problemas más claros de dar acceso a un agente al sistema y no es otro que qué ocurre si cambia algo que no debe. Para ello, cuenta con Mission Control. Al terminar, el usuario ve qué ha hecho, qué archivos ha modificado, qué pruebas ha ejecutado y cuál ha sido el resultado. Los cambios no quedan aceptados definitivamente hasta que el usuario los revisa.

Interfaz de la aplicación Shadowfetch con el panel Mission Control abierto en un escritorio de ordenador.
Vista principal de Shadowfetch donde se gestionan los agentes y el estado del sistema desde la sección Mission Control.

También incluye una función denominada Firebreak que limita a qué partes del sistema puede acceder el agente y mantenerlo dentro del proyecto o conjunto de archivos que necesita para realizar el trabajo. Cuenta con dos modos: Fire con agentes conectados a Internet o Ice sin conexión recurriendo a archivos locales y herramientas tradicionales.

Gnoppix apuesta por modelos locales que ni siquiera necesitan Internet

Gnoppix AI Linux hace lo contrario que otras plataformas de IA, es decir, mantiene los modelos locales y desconectados de la red por defecto. Por ejemplo, tenemos Mistral 7B ejecutándose localmente en modo air-gapped, es decir, sin acceso a Internet.

Interfaz de chat de Gnoppix con el modelo Llama 3.2 seleccionado en modo oscuro.
Panel de control de Gnoppix donde se muestra la integración del modelo de lenguaje Llama 3.2 en su interfaz de usuario.

Este sistema busca que las consultas y datos permanezcan dentro del propio equipo siempre que sea posible. Esto también se extiende a otras partes del sistema operativo ya que prescinde de telemetría e incorpora herramientas orientadas a la privacidad, como mensajería cifrada, VPN y búsquedas.

Finalmente, confirman que ofrece una infraestructura para probar y ajustar modelos como Mistral, Llama o Qwen mediante sus propios servidores cuando el hardware del usuario no sea suficiente. Esta distribución se basa en Debian.

MakuluLinux mete un asistente de IA permanente en el escritorio

MakuluLinux no oculta la IA y muestra su asistente Electra desde una barra flotante situada en la parte superior de la pantalla. El usuario puede escribir lo que quiere de forma natural y el sistema determina qué acción tomar. Puede mantener una conversación, generar código, redactar contenido o ejecutar un comando del sistema.

Interfaz de escritorio de MakuluLinux con menú de aplicaciones abierto y widgets informativos sobre un fondo de pradera verde y cielo azul.
Vista general del entorno de escritorio de MakuluLinux, que muestra su disposición de iconos, el menú de inicio y herramientas de monitorización del sistema.

No obstante, ese asistente no está limitado a esta distribución; puede instalarse en Ubuntu, Debian, Arch o Fedora, aunque MakuluLinux lo incluye de serie. Una cosa buena del asistente es que, si se queda sin conexión a Internet, cambia automáticamente a un modelo local.

Deepin utiliza la IA para encontrar archivos aunque no recuerdes cómo se llaman

Deepin es una de las distribuciones que más tiempo lleva experimentando con IA, aunque su estrategia consiste en distribuir las funciones inteligentes por varias aplicaciones del sistema. Aquí entra en juego su capa UOS AI que se integra en el navegador, el cliente de correo y la búsqueda general del escritorio.

Interfaz de escritorio del sistema operativo Deepin con el menú de aplicaciones desplegado y un fondo de pantalla de montañas en tonos suaves.
Vista del entorno de escritorio de Deepin, donde se observa el lanzador de aplicaciones central y la disposición de iconos en la barra de tareas inferior.

Sin duda, Intelligent Search es una de las funciones más interesantes. En lugar de tener que recordar el nombre del archivo, podemos escribir cosas como “hojas de cálculo financieras modificadas ayer” o “vídeos de más de 1 GB” para buscar. El sistema interpreta la frase y la convierte en filtros de búsqueda.

Preguntas frecuentes sobre las distribuciones Linux con IA

¿Qué hace diferente a Omarchy frente a otras distribuciones con IA?
Omarchy se define como un sistema pensado para la era de los agentes y ya en el primer arranque invita a elegir un agente de IA predeterminado, como Claude Code, Codex o Copilot CLI. Este agente puede diagnosticar bloqueos, modificar configuraciones o crear aplicaciones y temas a partir de instrucciones en lenguaje natural.
¿Cómo controla Shadowfetch Linux lo que hace el agente de IA en el sistema?
Shadowfetch utiliza Mission Control para mostrar al usuario qué ha hecho el agente, qué archivos ha modificado y qué pruebas ha ejecutado antes de aceptar los cambios de forma definitiva. Además, la función Firebreak limita el acceso del agente únicamente a los archivos necesarios para su tarea.
¿Qué modos de funcionamiento ofrece Shadowfetch?
Cuenta con el modo Fire, que conecta a agentes con acceso a Internet, y el modo Ice, que trabaja sin conexión apoyándose en archivos locales y herramientas tradicionales.
¿Por qué Gnoppix AI Linux apuesta por modelos locales?
Gnoppix mantiene los modelos de IA ejecutándose de forma local y desconectados de la red por defecto, como Mistral 7B en modo air-gapped, para que las consultas y datos permanezcan dentro del propio equipo. También prescinde de telemetría e incluye herramientas de privacidad como mensajería cifrada y VPN.
¿Qué ocurre si MakuluLinux se queda sin conexión a Internet?
El asistente Electra de MakuluLinux cambia automáticamente a un modelo local cuando no hay conexión disponible, manteniendo así su funcionalidad. Este asistente permite mantener conversaciones, generar código, redactar contenido o ejecutar comandos del sistema.
¿Puede instalarse el asistente Electra en otras distribuciones distintas de MakuluLinux?
Sí, el asistente puede instalarse en Ubuntu, Debian, Arch o Fedora, aunque MakuluLinux lo incluye de serie en su sistema.
¿Cómo funciona la búsqueda inteligente de Deepin?
La función Intelligent Search, parte de la capa UOS AI, permite buscar archivos describiendo sus características en lenguaje natural, como hojas de cálculo financieras modificadas ayer o vídeos de más de 1 GB. El sistema interpreta la frase y la convierte en filtros de búsqueda.