Tecnología
Cuál es la diferencia entre un televisor 4K y 8K y si el ojo humano lo puede distinguir
Los televisores 8K brindan una claridad de imagen inédita, pero requieren pantallas grandes y accesorios de alta gama
La tecnología en los televisores ha permitido que los usuarios tengan la oportunidad de encontrar dispositivos con resoluciones 8K y 4K, como las experiencias de mayor calidad actualmente. Sin embargo, no siempre es fácil entender las diferencias de estas opciones.
Cada formato responde a distintos perfiles de usuario, necesidades de espacio y expectativas frente contenido audiovisual que disfrutarán en esa pantalla.
En qué se diferencian los televisores 4K y 8K
La principal diferencia radica en la resolución de pantalla. El estándar 4K implica una retícula de 3.840 x 2.160 píxeles, lo que cuadruplica el número de puntos respecto al clásico Full HD (1080p). Esta densidad de píxeles otorga una imagen más nítida, colores definidos y una mayor riqueza de detalle, sobre todo en pantallas de más de 55 pulgadas.
Su popularidad ha permitido que el precio baje y que la oferta de contenido disponible sea muy amplia en servicios de streaming, reproductores Blu-ray UHD y consolas de videojuegos actuales.
Por el contrario, los televisores 8K elevan la apuesta con 7.680 x 4.320 píxeles, dieciséis veces más que el Full HD. Esto implica una claridad de imagen inédita y una visión que puede considerarse libre de pixelación, incluso a cortas distancias en pantallas de gran tamaño.
Sin embargo, estos modelos suelen encontrarse en tamaños superiores a las 75 pulgadas y sus precios siguen marcando la diferencia respecto al 4K, no solo por la pantalla sino por los sistemas y accesorios complementarios de video y audio necesarios para aprovechar su potencial.
Cómo saber qué tecnología conviene más
Aunque el 8K encabeza la vanguardia tecnológica, el usuario promedio suele encontrarse mejor servido con una opción 4K. La relación entre distancia y tamaño de pantalla es clave: en salones pequeños o medianos, el ojo humano difícilmente distinguirá la diferencia de nitidez que ofrece el 8K.
Por ejemplo, para un espacio donde el sofá se encuentra a unos 2,5 metros de una pantalla de 44 pulgadas, tanto una pantalla QHD, 4K o 8K brindan una experiencia visual similar según investigaciones recientes.
El factor costo cobra especial importancia. El catálogo de televisores 4K se ha vuelto cada vez más asequible debido a su masificación, lo que libera presupuesto para otros elementos de la configuración del cine en casa, como sistemas de sonido, mobiliario o iluminación ambiental. Por el contrario, una pantalla 8K implica un desembolso notablemente mayor, tanto en el televisor como en equipos compatibles.
La compatibilidad con consolas actuales y la tasa de refresco también inclinan la balanza: mientras 4K es plenamente soportado por la mayoría de los dispositivos en el mercado, el 8K todavía enfrenta limitaciones en juegos y está restringido a modelos de gama premium tanto en hardware como en contenido multimedia.
A esto se suma la escasez de material nativo en 8K disponible actualmente en plataformas comerciales, lo que significa que quienes adquieran un televisor 8K deberán esperar a que la producción audiovisual evolucione durante los próximos años.
Por tanto, el tamaño recomendado para televisores 4K va usualmente hasta las 65 pulgadas, con algunos modelos comerciales llegando a 98, mientras que en televisores 8K los fabricantes ofrecen versiones a partir de 75 pulgadas (y modelos de hasta 85). La distancia recomendada de visualización inicia en torno a los 2 metros para 4K y 3 metros para 8K, lo que ajusta la utilización óptima de cada estándar a espacios habitacionales diferenciados.
Qué tan preparados están nuestros ojos para notar la diferencia entre el 4K y 8K
La discusión sobre la necesidad de avanzar más allá de 4K cobra un giro relevante a la luz de los descubrimientos científicos recientes. Un estudio de la Universidad de Cambridge y el laboratorio Meta Reality Labs, publicado en Nature Communications, marca un límite fisiológico: el ojo humano, en condiciones cotidianas, no distingue diferencias perceptibles entre 4K y 8K en pantallas de tamaño estándar a la distancia habitual de visionado.
La investigación determinó que, para un salón promedio con el televisor a 2,5 metros, el nivel de detalle apreciable alcanza su máximo con resoluciones ya disponibles en el mercado, y que una mayor cantidad de píxeles no deriva en una experiencia visual superior.
Según los autores del estudio, la capacidad de resolución del ojo humano, medida en píxeles por grado (PPD), se sitúa entre 53 y 94 según el color y la ubicación dentro del campo visual. El estándar tradicional estimaba este límite en 60 PPD, pero el equipo de Cambridge comprobó que los parámetros mejoran con monitores modernos, aunque caen en visión periférica o con colores específicos.
En blanco y negro la cifra máxima es de 94 PPD, mientras que en patrones rojos y verdes desciende a 89 y a 53 en los extremos cromáticos.
Esto implica que en condiciones domésticas típicas, como un televisor de 44 pulgadas visto a 2,5 metros, tanto 4K como 8K superan lo que el ojo es capaz de discernir. “Si tienes más píxeles en la pantalla, esta se vuelve menos eficiente, cuesta más y requiere mayor potencia de procesamiento”, afirmó el coautor Rafał Mantiuk.
El equipo incluso desarrolló una calculadora en línea que utiliza datos como tamaño de sala, distancia y especificaciones de la pantalla para indicar si se aprovecha realmente el límite físico del sistema visual humano.
Más allá de la resolución, el procesamiento cerebral tiene un papel crucial. El cerebro, responsable de interpretar la información que captan los ojos, muestra grandes diferencias a la hora de discernir detalles en color y en la visión periférica, por lo que un mayor número de píxeles en pantalla no se traduce necesariamente en mejores imágenes en todo el espectro visual.
Tecnología
Meta responde a la demanda por supuestamente usar videos para adultos en su entrenamiento de IA
Strike 3 Holdings y Counterlife Media presentaron una demanda en la que alegan que las direcciones IP corporativas de la empresa de Zuckerberg descargaron 2.369 de sus películas
Meta, empresa matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, vuelve a enfrentarse a la controversia tras haber sido demandada por presuntamente descargar ilegalmente casi 2.400 películas para adultos con el objetivo de entrenar su inteligencia artificial.
La compañía dirigida por Mark Zuckerberg ha rechazado las acusaciones y sostiene que estas descargas fueron realizadas para “uso personal” por miembros de su extensa plantilla, desmarcándose así de cualquier utilización corporativa o manipulación de los contenidos en cuestión para modelos de IA.
Demanda por derechos de autor y la versión de Meta
La controversia salió a la luz luego de que Strike 3 Holdings y Counterlife Media, responsables de marcas populares de entretenimiento para adultos como Vixen, Tushy, Blacked y Deeper, presentaron una demanda en la que alegan que las direcciones IP corporativas de Meta descargaron de forma ilícita 2.369 de sus películas.
Estas empresas sostienen que Meta habría utilizado ese contenido para entrenar en secreto un modelo de IA destinado al video para adultos. Es preciso señalar que las compañías exigen 359 millones de dólares en daños y perjuicios.
Según detalla el informe de TechSpot, Strike 3 Holdings utilizó herramientas específicas de rastreo BitTorrent para detectar las infracciones, lo que les permitió vincular las descargas a IP asignadas a Meta.
Por su parte, la defensa de Meta señala varios puntos clave. El primero, que las descargas ilegales señaladas comenzaron en 2018, años antes de que Meta iniciara la investigación sobre modelos de lenguaje de gran tamaño o videos generativos, que fue en 2022.
La empresa enfatiza que sus políticas internas prohíben la generación de contenido para adultos por parte de sus sistemas de IA y rechaza cualquier uso corporativo de dicho material con fines de entrenamiento.
En lo relativo al rastreo de IP, Meta argumenta que el número de descargas es bajo, un promedio de 22 al año repartidas en numerosas direcciones IP de la compañía, presentando esto como indicio de descargas personales ajenas a la actividad empresarial.
Además, la plataforma sostiene que debido al volumen de accesos diarios —donde trabajan decenas de miles de empleados, contratistas, visitantes y terceros—, es imposible determinar quién descargó los videos.
La demanda, que busca frenar el posible uso de materiales protegidos en el entrenamiento de sistemas automáticos, se suma a recientes cuestionamientos sobre las prácticas de grandes tecnológicas en el manejo de datos con derechos de autor.
Meta solicita desestimar el caso, insistiendo en que el acceso a los archivos se circunscribe al uso particular de individuos, y que no está vinculado a ninguna iniciativa oficial en materia de inteligencia artificial generativa.
Extrabajador de WhatsApp acusa a Meta de ignorar severos fallos de ciberseguridad
Un exdirectivo de seguridad de WhatsApp ha informado, a través de una demanda federal presentada en Estados Unidos, que Meta Platforms Inc. habría ignorado advertencias serias sobre deficiencias en ciberseguridad y que, además, habría tomado represalias laborales en su contra.
Attaullah Baig, quien afirma haber ocupado el cargo de jefe de seguridad de WhatsApp, sostiene que desde 2021 elevó reiteradas alertas a sus superiores sobre lo que describía como riesgos sistémicos que ponían en peligro la privacidad de millones de usuarios de la aplicación.
Según los detalles recogidos en la demanda y citados por medios como Bloomberg, Baig detectó que cerca de 1.500 ingenieros de WhatsApp disponían de acceso irrestricto a datos personales de los usuarios, contando incluso con la capacidad de transferir o extraer información sin que existieran sistemas de auditoría o mecanismos que dejaran registro.
Esto, en palabras del denunciante, representaba una amenaza considerable tanto para la seguridad de los datos como para el cumplimiento de los estándares regulatorios internacionales. La documentación judicial indica que Baig comunicó sus preocupaciones tanto a sus jefes inmediatos como a responsables de mayor rango, incluido Mark Zuckerberg, CEO de Meta.
Según los alegatos presentados, la reacción de la empresa no fue implementar medidas correctivas, sino que Baig comenzó a recibir evaluaciones de desempeño desfavorables y, posteriormente, fue despedido bajo el argumento de “bajo rendimiento”.
Tecnología
El contexto, el límite que impediría a la inteligencia artificial alcanzar una comprensión humana real
Aunque la inteligencia artificial procesa datos y ejecuta tareas con gran eficiencia, un estudio científico advirtió que aún carece de la capacidad para interpretar situaciones, intenciones y matices sociales de manera tan flexible y profunda como las personas
La inteligencia artificial no tropieza por falta de inteligencia, sino por su incapacidad para comprender el contexto en el que opera.
Así lo ha puesto de manifiesto el análisis de la ingeniería de contexto, una disciplina que ha cobrado protagonismo en los últimos años y que, según ha detallado un estudio titulado “Ingeniería de Contexto 2.0: El Contexto de la Ingeniería de Contexto”, publicado en arXiv, constituye el verdadero reto en la interacción entre humanos y máquinas.
Lejos de ser una innovación reciente, la ingeniería de contexto hunde sus raíces en más de dos décadas de evolución tecnológica y hoy se perfila como la clave para que los sistemas inteligentes puedan interpretar y anticipar las intenciones humanas. Y sobre este punto, el estudio, que es un preprint (es decir, que aún no cuenta con la validación de pares) hace foco.
El contexto como interfaz real en la interacción humano-máquina
Según ha explicado el estudio, el contexto es mucho más que el historial de una conversación o los datos que un usuario introduce en una aplicación. Es el conjunto de información que caracteriza la situación de todos los elementos implicados en una interacción, desde el usuario y la aplicación hasta el entorno, los dispositivos y los servicios conectados.
La dificultad radica en que, mientras las personas son capaces de inferir información no explícita y rellenar los huecos gracias a su experiencia y conocimiento compartido, las máquinas carecen de esa habilidad.
Por ello, la ingeniería de contexto se convierte en el proceso de transformar contextos complejos y ambiguos en representaciones que las máquinas puedan entender y utilizar.
El informe ha subrayado que la verdadera interfaz entre humanos y máquinas no es el “prompt” o la instrucción directa, sino el contexto en el que se produce la interacción. “Una persona es la suma de sus contextos”, han afirmado los autores, destacando que la esencia de la comunicación efectiva reside en la capacidad de reducir la entropía de la información para que la máquina pueda actuar de acuerdo con la intención humana.
Definición y fundamentos de la ingeniería de contexto
La ingeniería de contexto, tal como la ha definido el paper, es el proceso sistemático de diseñar y optimizar la recogida, almacenamiento, gestión y uso del contexto para mejorar la comprensión y el rendimiento de las máquinas en sus tareas.
Este enfoque no se limita a una tecnología concreta ni a una época específica: abarca desde los ordenadores primitivos de los años noventa hasta los agentes inteligentes actuales y los sistemas que se vislumbran en el futuro.
El proceso implica varias operaciones clave:
1. Recoger información contextual relevante mediante sensores o canales diversos.
2. Almacenar y gestionar esa información de forma eficiente y segura.
3. Representar el contexto en formatos interoperables y consistentes.
4. Procesar entradas multimodales (texto, audio, imagen, etc.).
5. Integrar y reutilizar contextos pasados para enriquecer la memoria del sistema.
6. Seleccionar los elementos contextuales más pertinentes para cada tarea.
7. Compartir contexto entre agentes o sistemas.
8. Adaptar el contexto de forma dinámica según el aprendizaje y la retroalimentación.
Este marco teórico permite conectar las prácticas actuales, como la ingeniería de instrucciones o la generación aumentada por recuperación, con los fundamentos históricos de la interacción persona-ordenador.
Evolución histórica: de la computación primitiva a los agentes inteligentes
El recorrido histórico de la ingeniería de contexto, según ha detallado el estudio, se articula en cuatro grandes etapas, cada una marcada por el nivel de inteligencia de las máquinas:
1. Era 1.0: Computación primitiva (1990-2020).
En esta fase, los sistemas solo podían procesar entradas estructuradas y señales simples. Los usuarios debían adaptar sus intenciones a formatos rígidos, y los diseñadores actuaban como traductores de intenciones humanas a instrucciones comprensibles para la máquina. La interacción se basaba en menús, sensores básicos y reglas predefinidas.
2. Era 2.0: Inteligencia centrada en agentes (2020-presente).
Con la llegada de los modelos de lenguaje y los agentes inteligentes, las máquinas han empezado a interpretar el lenguaje natural y a manejar la ambigüedad. Ahora, los sistemas pueden colaborar con los usuarios, interpretar intenciones implícitas y gestionar contextos más ricos y variados, incluyendo texto libre, imágenes y datos de sensores avanzados.
3. Era 3.0: Inteligencia a nivel humano (futuro próximo).
Se prevé que los sistemas alcancen una comprensión del contexto equiparable a la humana, integrando señales sociales, emociones y dinámicas ambientales complejas. La colaboración entre humanos y máquinas será más fluida y natural.
4. Era 4.0: Inteligencia superhumana (futuro especulativo).
En este escenario, las máquinas no solo comprenderán el contexto, sino que podrán anticipar necesidades no expresadas y construir nuevos contextos para los humanos, invirtiendo la relación tradicional y convirtiéndose en fuentes de inspiración y conocimiento.
Estrategias actuales de recogida, gestión y uso del contexto
La ingeniería de contexto moderna ha desarrollado una serie de estrategias para recoger, almacenar y utilizar la información contextual de manera eficiente. Según la investigación divulgada como un preprint, estas son algunas de las prácticas más relevantes:
- Recogida y almacenamiento distribuido: el contexto ya no se limita a un solo dispositivo, sino que se recopila a través de smartphones, relojes inteligentes, sensores domésticos y servicios en la nube. El almacenamiento se organiza en capas, diferenciando entre memoria a corto y largo plazo, y se prioriza la suficiencia y la continuidad semántica sobre el volumen de datos.
- Procesamiento textual y multimodal: los sistemas etiquetan la información con marcas temporales, roles funcionales o atributos semánticos, y aplican técnicas de compresión mediante resúmenes, esquemas estructurados o vectores semánticos. La integración de modalidades diversas (texto, imagen, audio) se realiza mediante espacios vectoriales compartidos y mecanismos de atención cruzada.
- Organización jerárquica de la memoria: inspirados en la memoria humana, los sistemas separan la información reciente y relevante (memoria a corto plazo) de los conocimientos estables y abstractos (memoria a largo plazo), transfiriendo datos entre capas según su importancia y frecuencia de uso.
- Aislamiento y compartición de contexto: para evitar la contaminación de la memoria y mejorar la eficiencia, se emplean subagentes con contextos aislados y referencias ligeras a información almacenada externamente. Además, los agentes pueden compartir contexto mediante mensajes estructurados, memoria compartida o resúmenes en lenguaje natural.
- Selección y filtrado adaptativo: dado que no toda la información es relevante para cada tarea, los sistemas aplican filtros basados en relevancia semántica, dependencia lógica, actualidad, frecuencia y preferencias del usuario, minimizando la redundancia y el ruido.
- Inferencia proactiva de necesidades: más allá de responder a instrucciones explícitas, los agentes inteligentes analizan patrones de comportamiento, preferencias y secuencias de preguntas para anticipar objetivos ocultos y ofrecer ayuda de forma proactiva.
Retos técnicos y perspectivas de futuro en la ingeniería de contexto
A pesar de los avances, la ingeniería de contexto enfrenta desafíos significativos. Entre los principales retos destacan:
- Limitaciones en la recogida de contexto: la dependencia de la entrada explícita del usuario sigue siendo un obstáculo, y se requieren métodos más naturales y multimodales para captar el estado y las intenciones de las personas.
- Gestión de grandes volúmenes de contexto: el crecimiento exponencial de la información acumulada plantea problemas de almacenamiento, organización y recuperación eficiente, así como de coherencia y actualización a lo largo del tiempo.
- Comprensión limitada por parte de los modelos: las máquinas aún no alcanzan el nivel de razonamiento y comprensión contextual de los humanos, especialmente en tareas que requieren lógica compleja o interpretación de relaciones en imágenes y otros formatos.
- Cuellos de botella de rendimiento con contextos largos: las arquitecturas actuales, como los transformadores, presentan dificultades para procesar contextos extensos de manera eficiente y fiable, lo que limita la escalabilidad de los sistemas.
- Selección precisa del contexto relevante: filtrar y priorizar la información útil sigue siendo un reto, ya que los sistemas pueden pasar por alto señales importantes o mantener datos redundantes.
El futuro de la ingeniería de contexto apunta hacia la creación de sistemas capaces de gestionar el contexto de forma autónoma, dinámica y explicable, con arquitecturas que permitan una memoria semántica robusta y una adaptación continua.
La meta es que las máquinas no solo comprendan a los humanos, sino que contribuyan a que las personas comprendan mejor sus propios procesos y necesidades.
La ingeniería de contexto se consolida como el pilar sobre el que se construirá la próxima generación de inteligencia artificial.
A medida que los sistemas inteligentes se acerquen —y quizás superen— la cognición humana, no solo serán capaces de entendernos, sino que también podrán ayudarnos a descubrir nuevas dimensiones de nuestra propia identidad y conocimiento.
La plataforma se presenta como una solución integral que interconecta herramientas de escritura, colaboración, correo electrónico y asistencia personalizada en tiempo real
Grammarly anunció la integración de su servicio con aplicaciones como Gmail, Google Drive y Jira mediante la suite Superhuman. Este relanzamiento unifica Grammarly, Coda y Superhuman Mail bajo una sola marca, orientándose hacia una plataforma basada en inteligencia artificial para automatizar y gestionar tareas en el entorno laboral de cada usuario.
Suite Superhuman: productividad integrada e inteligencia artificial contextual
La plataforma Superhuman, anteriormente conocida como Grammarly, se presenta como una solución integral que conecta herramientas de escritura, colaboración, correo electrónico y asistencia personalizada en tiempo real.
Bajo este ecosistema, Grammarly mantiene su papel como aliado de redacción y edición; Coda funciona como espacio colaborativo potenciado por IA; Superhuman Mail se encarga de organizar correos y sugerir respuestas, mientras que el nuevo producto Go ofrece asistencia inmediata a través de agentes contextuales repartidos en más de 100 aplicaciones.
A diferencia de herramientas de IA aisladas, Superhuman integra directamente estas capacidades en el flujo de trabajo, aprovechando los millones de integraciones y la extensa base de usuarios de Grammarly. Este enfoque elimina las interrupciones y la sobrecarga de cambios entre aplicaciones, permitiendo que la IA adapte sus sugerencias y asistencia según el contexto, los datos y las prioridades únicas de cada persona o equipo.
Superhuman Go: asistentes IA proactivos y ecosistema abierto de agentes
Superhuman Go es la pieza clave de la nueva etapa, situándose como un asistente proactivo que ayuda a los usuarios en cualquier espacio digital, ya sea Gmail, Google Drive, Jira, chats o documentos. Go extrae información relevante, ayuda a responder correos con contexto completo, recuerda a los equipos los pendientes en reuniones, organiza el calendario y coordina participantes, todo en una experiencia fluida y centralizada.
Gracias a la Agent Store, Superhuman Go ya cuenta con docenas de agentes especializados, desde conectores para Google Workspace y Microsoft Outlook hasta socios en áreas como gestión de proyectos, colaboración, análisis o generación de contenidos.
Los agentes de Grammarly específicamente ofrecen apoyo en procesos de escritura y revisión, desde generar ideas hasta comprobar la originalidad o prever reacciones lectoras.
La plataforma es expansible: el SDK de Superhuman Agents en beta permite que desarrolladores externos y organizaciones creen nuevos agentes especializados para tareas o contextos concretos, multiplicando exponencialmente la utilidad práctica de la suite.
Aplicaciones prácticas y ventajas en el trabajo con IA
La combinación de Grammarly y Go posibilita automatizar la gestión de correos electrónicos, responder a clientes con fuentes de datos de CRM en tiempo real, resolver tickets y problemas técnicos, convertir conversaciones en reuniones o planificar tareas con solo un comando. Las sugerencias y resúmenes de Go se adaptan automáticamente al flujo de trabajo, evitando la pérdida de contexto o la necesidad de repetir información.
El pensamiento detrás de Superhuman y su integración con apps como Gmail, Drive y Jira es cerrar la brecha entre el potencial de la IA y su uso práctico, logrando flujos de trabajo más eficientes y productivos, sin exigir a los usuarios cambiar drásticamente sus costumbres o aprender a usar múltiples interfaces.
Cómo funciona Grammarly
Grammarly es una herramienta digital que analiza textos escritos en inglés para detectar errores ortográficos, gramaticales y de puntuación. Funciona a través de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural que identifican problemas en la escritura y sugieren correcciones automáticas para mejorar la calidad del texto.
La plataforma se puede utilizar mediante su sitio web, aplicaciones de escritorio, extensiones para navegadores y como complemento en programas de edición de texto.
Además de la corrección básica, Grammarly ofrece sugerencias de estilo, claridad y tono, adaptando las recomendaciones al contexto del mensaje y al público objetivo. La herramienta detecta plagio, sugiere sinónimos y ayuda a estructurar frases para hacer que los textos sean más comprensibles.
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