Seguro te ha pasado: conectas el celular al puerto USB del notebook mientras trabajas y, tras un par de horas, la batería apenas ha subido un par de puntos. Sin embargo, al enchufar ese mismo dispositivo con el mismo cable a un adaptador de pared, el porcentaje se dispara rápidamente.
Este comportamiento no significa que el puerto del computador esté averiado ni que el cable sufra un desgaste. La diferencia radica en el diseño operativo: un cargador de pared tiene como única función alimentar una batería, mientras que el puerto de una computadora está pensado primariamente para la transferencia de datos y la gestión de periféricos.
La limitación de energía en los puertos de un computador
Puertos PC
Un computador portátil o de escritorio debe repartir su energía disponible entre múltiples componentes internos y externos, como discos duros, teclados o memorias USB. Por este motivo, los puertos tradicionales (especialmente los USB-A) limitan severamente el amperaje entregado para proteger la estabilidad del sistema.
Fuente de Energía
Función Principal
Capacidad de Entrega Energética
Protocolos de Carga Rápida
Puerto USB-A (PC)
Transferencia de datos / Periféricos.
Baja potencia (limitada por el hardware del PC).
Generalmente no soportados.
Puerto USB-C (Notebook)
Datos / Salida de video / Alimentación.
Variable (mayor que USB-A según la laptop).
Compatibilidad parcial según el modelo.
Cargador de Pared
Transformación de electricidad e inyección.
Alta potencia dedicada exclusivamente a la batería.
USB Power Delivery, Quick Charge, etc.
Aunque los conectores USB-C más recientes en notebooks modernos ofrecen un flujo de energía superior al estándar antiguo, la velocidad de carga final siempre dependerá del perfil energético configurado por el fabricante de la laptop.
La negociación de potencia y el rol del cable
Fuente: Pixabay @Aqe
Los adaptadores de corriente modernos no solo envían electricidad: se “comunican” con el smartphone. Mediante estándares como USB Power Delivery, el cargador y el teléfono negocian el voltaje y la corriente adecuados para elevar la potencia sin sobrecalentar el terminal.
Por el contrario, cuando la fuente de energía es un computador, esta comunicación se restringe a los valores básicos del puerto. Aunque el cable utilizado sea de alta gama y soporte corrientes elevadas, no podrá extraer más energía de la que la placa madre del computador está programada para suministrar.
Otros factores como el nivel de desgaste de las celdas, la temperatura ambiental y las aplicaciones en ejecución en el teléfono también afectan el tiempo total de recarga.
¿Es malo cargar el celular en el computador?
Cargar el teléfono a través del ordenador no representa ningún peligro para la salud de la batería. Sigue siendo una alternativa práctica para transferir archivos como fotos o documentos mientras mantienes el equipo alimentado, o para salir de un apuro en jornadas de trabajo donde no haya un enchufe de pared cercano.
Una paradoja en la conectividad del día a día
Curiosamente, el mismo conector USB-C que hoy es capaz de transmitir video en resolución 4K y mover gigabytes de información por segundo es el que nos desespera cuando solo intentamos subir un 10% de batería antes de salir de la oficina. ¿No resulta paradójico que el puerto más avanzado de nuestro computador sea, al mismo tiempo, el método más lento para cargar el teléfono?
En definitiva, si necesitas recuperar batería en tiempo récord, la directriz técnica es clara: prioriza siempre un adaptador de pared compatible con los protocolos de tu fabricante.
Apenas tres semanas después de liberar su versión anterior, Google presentó oficialmente Gemini 3.7 Flash, un modelo de inteligencia artificial especialmente diseñado para actividades de programación avanzada, desarrollo web y ejecución de agentes autónomos. La actualización es el resultado del análisis directo de los comentarios de la comunidad global de desarrolladores, buscando ofrecer una herramienta más precisa y accesible.
El nuevo modelo ya se encuentra disponible para su integración en plataformas clave como Google Antigravity, AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform y la suite Gemini Enterprise. Asimismo, el agente personal Gemini Spark comenzó a operar bajo este motor para los usuarios suscritos a los planes AI Pro y Ultra.
Rendimiento en benchmarks: Un salto cuantitativo en código
Las optimizaciones algorítmicas implementadas por Google permitieron que Gemini 3.7 Flash supere de forma amplia a Gemini 3.6 Flash en diversas pruebas estandarizadas de la industria informacional. La firma destaca un código de mayor calidad en el primer intento, reducción de complejidad en prompts y mayor exactitud en tareas de depuración.
Benchmark / Prueba
Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.7 Flash
Área de Evaluación
FrontierCode 1.1
34,4%
43,6%
Programación e ingeniería de software.
DeepSWE v1.1
49,0%
65,3%
Resolución de problemas en código complejo.
GDP.pdf
22,0%
34,0%
Análisis de documentos y procesos complejos.
AutomationBench
17,0%
30,4%
Automatización de flujos corporativos.
En el ámbito corporativo, el modelo muestra una aceleración notable para industrias como finanzas, ciencias biológicas y sector legal, permitiendo estructurar prototipos funcionales y maquetas listas para entornos de producción con una cantidad sustancialmente menor de solicitudes.
Ajuste de costos y barreras de seguridad
Junto a las mejoras técnicas, Google aplicó una agresiva estrategia de precios para masificar la adopción del sistema. El valor por millón de tokens de entrada quedó fijado en 0,75 dólares, mientras que el millón de tokens de salida cuesta 3,75 dólares. Esto representa una reducción del 50% en los costos en comparación con la versión 3.6 Flash, esquema que se mantendrá vigente hasta finales de año.
En materia de protección y despliegue responsable, la compañía confirmó la integración de salvaguardas avanzadas para mitigar riesgos vinculados a ciberataques y prevenir usos maliciosos en áreas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares (QBRN).
“Las nuevas salvaguardas buscan garantizar un entorno de ejecución seguro tanto para usuarios individuales como para organizaciones que despliegan agentes en tareas críticas”, señalaron desde la firma.
Una paradoja de la velocidad en la IA
Curiosamente, el ciclo de desarrollo de la inteligencia artificial se ha acelerado a un punto donde un modelo de última generación se considera “antiguo” en menos de un mes. ¿No resulta paradójico que la propia herramienta lanzada hace tres semanas por Google quede relegada por una versión que cuesta la mitad y rinde el doble, empujando a los propios desarrolladores a reescribir sus arquitecturas de software a un ritmo frenético?
Con esta tarifa competitiva y mejoras sustanciales en la generación de código, Google busca afianzar su ecosistema de agentes frente a competidores directos en el sector del desarrollo corporativo. ¿Utilizas herramientas de IA para programar en tu día a día?
La competencia por dominar la industria de la inteligencia artificial ya no se libra únicamente en los centros de datos, sino también en los parqués financieros. OpenAI, la firma creadora de ChatGPT liderada por Sam Altman, ha registrado un salto operativo determinante tras alcanzar una tasa de ingresos anualizados superior a los 40.000 millones de dólares, duplicando su facturación en comparación con el cierre de 2025.
Este crecimiento se sostiene sobre el despliegue masivo de suscripciones, herramientas para perfiles técnicos como Codex y el fortalecimiento de soluciones corporativas mediante ChatGPT Work. Para estructurar este despliegue, la compañía nombró a Dali Rajic como nuevo director de ingresos (Chief Revenue Officer), con la misión de escalar las ventas B2B ante corporaciones de alcance global.
Fotografía del 22 de abril de 2026 que muestra a un trabajador del parqué de la Bolsa de Nueva York, en Nueva York (EE.UU). EFE/ Ángel Colmenares
| Source : Ángel Colmenares
A pesar del hito financiero, OpenAI no camina en soledad rumbo a la bolsa. Su principal rival, Anthropic, reportó una tasa de ingresos anualizados de 47.000 millones de dólares —según datos proyectados por Bloomberg— y ya inició los trámites para debutar en Wall Street antes de fin de año, en lo que podría convertirse en una Oferta Pública Inicial (OPV) récord valorada en más de 2 billones de dólares.
Ingresos Anualizados
+US$ 40.000 millones
US$ 47.000 millones
Trámite ante la SEC
Solicitud confidencial presentada
Trámites iniciados para debutar en 2026
Estrategia Comercial
Foco en Codex, ChatGPT Work y B2B
Enfoque intensivo en clientes corporativos
Postura de la Dirección
Cautela por gasto de efectivo (Sarah Friar)
Aceleración hacia el mercado bursátil
Si bien las diferencias en la metodología contable dificultan una comparación directa entre ambas startups, la disputa por captar inversión institucional y contratos gubernamentales ha tensionado el calendario de lanzamiento al mercado público.
Gastos de infraestructura y el precedente del mercado
Fotografía de archivo en la que se captaron las manos de una persona al revisar su ordenador con el logo de OpenAI en la pantalla, en Nueva York (NY, EE.UU.). EFE/Ángel Colmenares
| Source : Angel Colmenares
Pese a haber ingresado la documentación confidencial ante la Comisión de Bolsa y Valores de EE.UU. (SEC), la cúpula directiva de OpenAI mantiene una posición reservada respecto a la fecha definitiva del debut.
La directora financiera (CFO) de la empresa, Sarah Friar, ha sugerido cautela y no descarta postergar el salto a la bolsa. Los principales motivos radican en la elevada carga operativa que supone la auditoría pública, el alto consumo de efectivo (burn rate) necesario para entrenar modelos de nueva generación y los compromisos financieros multimillonarios en infraestructura de cómputo.
“La atención está en construir una organización disciplinada y orientada a métricas, capaz de sostener la infraestructura que requerirá la próxima generación de modelos”, destacan desde la firma.
Adicionalmente, en el equipo directivo pesa la volatilidad experimentada por otras megaempresas tecnológicas en sus salidas a bolsa preliminares, lo que aconseja esperar condiciones de mercado más estables antes de completar el proceso.
Una paradoja en el modelo de escala
Curiosamente, cuanto más dinero genera una plataforma de inteligencia artificial, más costosa se vuelve su operación diaria debido a la inmensa cantidad de energía y procesamiento que requiere cada consulta. ¿No resulta paradójico que una empresa que factura 40.000 millones de dólares anuales deba pausar su salida a la bolsa precisamente porque la infraestructura para ganar ese dinero consume casi la totalidad de su caja?
La batalla comercial entre OpenAI, Anthropic y competidores emergentes como DeepSeek continuará marcando el pulso de la industria. ¿Crees que las valoraciones millonarias de las firmas de IA se mantendrán estables una vez que comiencen a cotizar públicamente?
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