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2023LM – ¿Cuánto vale traducir un libro con IA?, y otras yerbas yerbosas

Mis reflexiones sobre la vida con el MacBook Pro, cómo traduje 8 libros con IA por 6€ y una reseña con una idea para Elia Barceló.

Este texto ha sido generado por Gemini 2.5/3.1 a partir del audio del autor. El contenido y las ideas son íntegramente del autor; la redacción ha sido asistida por IA.

¡Qué pasa, gallináceos estroboscópicos míos! Aquí vuestro reportero más dicharachero en una semana laboralmente extraña. Y es que solo tengo dos días de trabajo, porque el miércoles me lo he tomado libre para visitar al cardiólogo y que me cante las cuarenta. No es la primera vez, ya hace dos años tuve una emergencia y acabé en un centro cardiológico donde, por suerte, una estudiante argentina en prácticas me iba traduciendo al español todo lo que la doctora veía en la ecografía. Fue bastante entretenido.

Esta vez sospecho que me tocará la famosa prueba de esfuerzo. Ya me veo dando cuatro pedaladas en esa bicicleta infernal que te ponen, con una resistencia del diablo, antes de que me griten que pare. Pero bueno, ya veremos qué me cuentan esta vez.

Traduciendo bibliotecas enteras con IA por 6 euros

Cambiando de tema, quiero hablaros de una herramienta de traducción con la que estoy fascinado. El desarrollador, que creo que es español, es increíblemente proactivo y ha resuelto todas las dudas y pequeños problemas que le he planteado. Con este programa y usando Gemini 3.1 Lite, he hecho algo que me parece una locura: traducir una biblioteca personal por unos 6 euros.

He traducido la saga completa de Worldwar de Harry Turtledove (cuatro libros de unas 240.000 palabras cada uno) y su continuación, Colonization (otros cuatro tomos). Para que os hagáis una idea, son libros que en papel rondarían las 800 o 900 páginas cada uno. También he pasado por la IA un libro de Neal Stephenson sobre el Dodo que tenía pendiente. En total, casi tres millones de palabras por el precio de dos cafés.

He empezado a leer el primero de Worldwar y la traducción es sorprendentemente buena. Me resulta incluso más interesante y ágil de leer en mi español nativo. Es cierto que patina en jerga muy específica, como los términos de béisbol, pero son detalles menores en escenas accesorias que no afectan a la trama principal. La historia se entiende perfectamente y el resultado es más que disfrutable.

Mi nueva vida con el MacBook Pro

¿Significa esto que voy a devolver el Mac al haber encontrado una solución barata para traducir? Ni de broma. Estoy enamorado de este portátil. Eso sí, todavía me estoy acostumbrando a su portabilidad. El otro día, tras estar trabajando con él en el sillón, me levanté y fui al despacho para ver cómo iba la traducción, olvidando por completo que el ordenador donde se estaba procesando todo lo tenía sobre mi propio regazo. Un cambio de chip necesario después de años con el Mac Studio fijo en la mesa.

He afinado mis scripts de montaje y desmontaje para cuando lo conecto al dock. El del Bluetooth funciona, técnicamente: se desconecta al llevarme el portátil, pero claro, en cuanto toco el ratón o el teclado externos, se vuelve a conectar. Estoy pensando que la mejor opción será deshabilitar el Bluetooth por completo cuando lo uso en modo portátil para ahorrar batería, y activarlo solo cuando lo necesite.

También gestiono con scripts el Synology Drive, que mato cuando estoy en movilidad para usar solo iCloud Drive, y lo reactivo al conectar el dock. Llevo solo siete ciclos de carga, pero soy consciente de que la batería, con la caña que le meto con los modelos de lenguaje, no va a durar las 24 horas que promete Apple. Este micro es muy potente y consume. Aún así, creo que he hecho una buena compra, sobre todo con los rumores de que los futuros Mac podrían venir con menos memoria máxima.

Eso sí, seamos claros: para un uso continuo de horas y horas en tareas pesadas como renderizado o IA, este equipo sufre de thermal throttling. No es una máquina para tenerla en un rincón procesando sin parar. Pero para mi flujo de trabajo, es perfecta. Y la pantalla con tratamiento antirreflejos es una gozada, incluso en interiores se nota una barbaridad.

Kobo vs. Kindle: la personalización gana la batalla

Desde que uso el MacBook Pro, los iPad han pasado a un segundo plano. Para leer, sin embargo, estoy usando muchísimo mi Kobo Sage. Podría enviarme los libros al Kindle y leerlos en cualquier dispositivo, pero la experiencia no es la misma. La aplicación de Kindle, comparada con la nativa de Kobo, me parece una basura en cuanto a personalización.

En el Kobo puedo ajustar el interlineado, la indentación del párrafo y las fuentes a mi gusto. Me he creado dos perfiles de lectura, uno con la fuente Bitter y otro con la Bookerly (la del Kindle), y la visualización es infinitamente superior. Me recuerda a esa letra redondita y gorda de las primeras ediciones de El Señor de los Anillos de Minotauro. Aunque el Kindle es más rápido, la calidad de lectura del Kobo, para mí, no tiene rival.

Reseñando a Elia Barceló: una oportunidad perdida

Ahora mismo estoy leyendo en papel Muerte en Santa Rita, de mi tocaya de ciudad Elia Barceló. Mi madre, que va mucho a Elda, consiguió que me firmara los cuatro libros de la saga. A mí me gustan las novelas de detectives por el reto lógico de descubrir al culpable, y siempre empiezo a hacer mis cábalas desde la primera página.

Una advertencia: no leáis la contraportada. Son tres líneas y te destrozan una de las sorpresas principales del libro. La novela está muy bien, con una presentación de personajes fantástica, pero el asesinato no ocurre hasta la mitad. Al principio, por la interacción entre los personajes, tiene un aire a novela rosa que me recordaba a un libro que no me gustó nada.

Aquí es donde veo una oportunidad perdida. La protagonista es una escritora que le da a su sobrina, la traductora de sus obras, una nueva novela para que trabaje en ella. Yo estaba convencido de que el misterio sería un meta-asesinato: el crimen ocurriría dentro de esa novela que la sobrina está traduciendo. Hubiera sido un giro brillante y original, resolver un asesinato literario mientras los personajes de la casa intentan descubrir al culpable ficticio.

Aunque no fue así, la novela es muy recomendable y se lee en un suspiro. A pesar de mi broma de que es «literatura de mujeres para mujeres», la estoy disfrutando y seguiré con la saga. Ya os contaré qué tal los siguientes, alternándolos con las traducciones de Turtledove.

Y como siempre os digo, que no os la pique un pollo belga.

2018LM – Primeras impresiones MBP M5 con 128 GB de RAM

Recibo mi nuevo MacBook Pro de 16 pulgadas con 128 GB de RAM. Te cuento mis primeras impresiones ejecutando LLMs en local, la velocidad y los detalles.

Este texto ha sido generado por Gemini 2.5/3.1 a partir del audio del autor. El contenido y las ideas son íntegramente del autor; la redacción ha sido asistida por IA.

¿Qué pasa gallinicas mías? Aquí vuestro reportero más dicharachero para daros la turra con mi nuevo equipo, ese grande y negro que recibí ayer. Pasé toda la tarde configurándolo, instalando cosas y, la verdad, todavía me quedan algunos detalles por pulir.

Como ya os adelanté, se trata de un MacBook Pro M5 de 16 pulgadas con 128 GB de RAM. La idea principal detrás de esta bestia es poder ejecutar Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) en local sin las limitaciones que solemos encontrar en equipos más modestos, como mi anterior Mac de 36 GB o los que podéis tener de 16 o 32 GB.

Normalmente, con menos memoria, estamos atados a cuantificaciones de 3, 4 o 5 bits y a ventanas de tokens muy reducidas. Puedes tener un modelo que soporta 128.000 tokens, pero si en tu memoria apenas caben 4.096, de poco sirve. Con este equipo, aunque sigo teniendo límites, el salto es abismal. Puedo ejecutar modelos de más de cien billones de parámetros, algo que ya he comprobado.

La Calidad de la IA Local: Como el Día y la Noche

La diferencia es, literalmente, como el día y la noche. Y para todos aquellos que dicen que la cuantificación apenas se nota, mi respuesta es clara: y un peo. La calidad de la respuesta no tiene absolutamente nada que ver. Para probarlo, hice un experimento con dos modelos.

Por un lado, usé el Command R Plus, que tiene 122 billones de parámetros pero con una cuantificación de 4 bits, consumiendo unos 30-40 GB de RAM. Por otro, un Qwen 3.5 a 8 bits puros, sin cuantificación, que se va a los 60-70 GB de RAM. Ambos se mueven con soltura en el Mac, aunque su velocidad de generación es de unos 14 tokens por segundo, similar a la de modelos más pequeños en mi anterior Mac Studio o en el MacBook Pro M2.

Para la prueba, tomé un artículo de un autor americano jubilado al que sigo, que filosofa sobre la ciencia ficción, sus orígenes y su evolución. Era un texto denso de varias páginas sobre su historia personal, contrastando su pasión por las naves espaciales y las pistolas de rayos con la de sus compañeros, más de vaqueros y cowboys.

El Experimento: Resumiendo un PDF

Primero, le pedí un resumen a Gemini usando mi token gratuito, el más básico. El resultado fue correcto, un texto de media página. Después, le tocó el turno a Command R Plus. El resultado fue una página y media de resumen, reorganizando las ideas con mucha más coherencia, separando la parte subjetiva de la objetiva del autor. Un salto de calidad notable.

Pero la verdadera sorpresa llegó con el modelo Qwen a 8 bits. El resumen era casi tan largo como el texto original, pero la manera de reorganizar y presentar las ideas era increíblemente clara. Un resumen cojonudo, mucho mejor que el de los servicios online de Gemini, incluso me atrevería a decir que mejor que la versión de pago. Además, creo que este modelo local es la versión sin censura, lo cual marca una diferencia importante.

Más Allá del Texto: Generación de Imágenes al Instante

No todo iba a ser texto. Me animé a probar Draw Things con el modelo Z1 Turbo 1.0. El resultado me dejó con el culo todo torcido. Le di a generar y… ¡Ay, señor! Imagen terminada. Así, sin más. Fue instantáneo, sin optimizar nada y con la configuración por defecto de cuatro pasadas. Cuando subes a ocho, se nota un poco más el tiempo, pero la velocidad es increíble, muchísimo más rápido que pedirle una imagen a cualquier servicio en la nube.

Primeras Impresiones del Hardware: Potencia y Calor

Evidentemente, un equipo así tiene sus particularidades. Lo primero que noté es que se pone tibio. No llega a quemar, pero notas el calor, especialmente cuando un LLM lleva un par de minutos trabajando a pleno rendimiento. Los ventiladores empiezan a zurrir, pero es un sonido suave, nada que ver con un Intel i9 a punto de despegar.

El diseño en este color negro espacial es preciosísimo, aunque creo que las huellas se quedan marcadas. La pantalla con tratamiento antirreflejos, por la que tiré la casa por la ventana, es una maravilla. Tengo la misma en el iPad y la diferencia es enorme, sin el efecto «nieve» que se ve en otras pantallas. Ahora la del Apple Studio Display me parece demasiado brillante y con demasiados reflejos.

La velocidad del disco es otro mundo. Para instalar mis cosas, copié mi biblioteca, unos 200 GB de ficheros pequeños, desde un disco externo Thunderbolt. La copia se completó en menos de dos minutos. Hablamos de una copia real, no de un enlace simbólico. Un rendimiento brutal.

La Batería y el Dilema del Cargador

La batería venía con un 60-70% y, tras toda la tarde de configuración y pruebas intensivas, a las 9 de la noche estaba al 10%. Aquí me encontré un problema: el cargador de mi iPad, de potencia media, no es capaz de cargarlo. De hecho, el Mac se sigue descargando mientras está enchufado. El sistema te avisa de que es un cargador lento.

Por suerte, el dock Satechi Thunderbolt que tengo sí lo carga a buena velocidad a través del USB-C. Ahora dudo entre comprar un cargador más potente, como esos de nitruro de galio (GaN), o depender del dock. Mi experiencia con cargadores de terceros ha sido mala; uno de Samsung que compré solo carga bien sus propios dispositivos, con el resto se conecta y desconecta constantemente.

¿Es Más Rápido en el Día a Día?

Aquí va un jarro de agua fría para algunos: en el uso normal y corriente, el rendimiento es prácticamente el mismo que en un M2 Pro o un M4 Max. Las aplicaciones como Edge cargan al instante, sí, pero la fluidez general en tareas cotidianas no es drásticamente superior. La verdadera magia aparece al cargar programas pesados o al mover grandes cantidades de datos, algo que, seamos sinceros, no hacemos constantemente.

Como anécdota final, descubrí por accidente la función de Continuidad. Mientras el Mac copiaba archivos, moví el ratón Logitech MX Master, conectado por Bluetooth a mi otro Mac, y sin configurar nada, apareció en la pantalla del MacBook Pro. Una de esas cosas que nunca había necesitado pero que funcionan a la perfección.

Todavía me queda mucho por trastear, como instalar Synology Drive o configurar algunos scripts. Pero la primera impresión ha valido la penísima. Y con esto y un bizcocho, ya sabéis: sospechad, habitualizaos, y que no os la pique un pollo belga demoníaco.

LM2017 – Llegó la cosecha y la encuesta a mala leche

Ya tengo mi nuevo Mac para IA. Te cuento por qué lo elegí, mis planes para crear un RAG con DEVONthink y mis reflexiones sobre Apple y Microsoft.

Este texto ha sido generado por Gemini 2.5/3.1 a partir del audio del autor. El contenido y las ideas son íntegramente del autor; la redacción ha sido asistida por IA.

¡Qué pasa, gallinicas mías! Aquí vuestro reportero más dicharachero con un batiburrillo de novedades. Y no, esta vez no voy a hablar del señor don Gato. La gran noticia es que, mientras grababa, ha llegado mi esperado equipo grande y negro. Para cuando leáis esto, ya estaré trasteando con él, pero antes de daros la turra con eso, pongámonos al día.

Microsoft, Apple y el «haz lo que digo, no lo que hago»

¿Recordáis aquel audio en el que me quejaba de las encuestas estúpidas de Microsoft? Pues bien, la casualidad ha querido que, uno o dos días después, me saltara una encuesta de Office con cinco o seis preguntas que, por fin, tenían algo de sentido. La respondí de forma no sarcástica y, de momento, no he recibido más. Las coincidencias de la vida.

Hablando de gigantes tecnológicos, esta mañana escuchaba a Carlos Castillo comentar una noticia que yo había pasado por alto: Apple dejó olvidado un fichero de configuración de su IA en una actualización. Lo interesante no es el descuido, sino lo que revela. Si su inteligencia artificial fuera tan avanzada y barata como nos quieren hacer creer, ¿por qué usarían herramientas de terceros como «Cloud de Code»? Sus propios tokens serían más económicos.

Esto me recuerda un poco a la estrategia de Microsoft: te ofrecen unas herramientas mientras ellos internamente usan otras superiores. Es el clásico «haz lo que digo, pero no lo que hago, porque no me lo puedo permitir». Google tardó casi dos años en ponerse al día, así que veremos qué anuncia Apple en la próxima WWDC y, sobre todo, qué es lo que finalmente llega al usuario.

Justificando la compra: Potencia para IA, no para macOS

Seguro que ahora estáis pensando: «Tanto criticar a Apple y te compras un Mac de última generación que solo funcionará con sus nuevos sistemas operativos». Y tenéis razón, pero mi compra no está motivada por macOS, sino por la inteligencia artificial. Si una máquina Windows ofreciera la misma optimización para IA, la habría considerado, pero la realidad es que este M3 Max a tope de cores, con 40 cores gráficos y 128 GB de RAM, es una bestia para lo que quiero hacer.

Algunos me sugeristeis una alternativa: un Mac Studio en el escritorio y conectarme en remoto desde mi MacBook M1 Pro. Agradezco la idea, pero es algo que ya he probado y, para un uso intensivo, no me convence en absoluto. La calidad de imagen por Wi-Fi es bastante asquerosa y el rendimiento deja mucho que desear, no se acerca ni de lejos a TeamViewer.

Para que funcione decentemente, necesitas una conexión por cable, y los portátiles de Apple no traen puerto RJ45. Además, esa capa intermedia genera fricción: copiar ficheros es lento y los atajos de teclado personalizados, como mi Win+E para abrir una nueva ventana de Finder con BetterTouchTool, se ejecutan en la máquina local, no en la remota. Es una solución que puede valer si la usas como una interfaz web, pero no para un flujo de trabajo integrado.

El futuro es RAG sobre DEVONthink

Este nuevo hardware tiene un propósito claro: experimentar y construir. Justo este fin de semana, la gente de DEVONthink lanzó una pregunta en sus foros sobre la posibilidad de integrar un servidor MCP, y la comunidad estalló de alegría. Resulta que ya hay gente que ha creado soluciones open source para ello, ¡incluso con soporte para RAG en beta!

Mi idea va por ahí. Quiero montar un sistema RAG sobre mi base de datos de DEVONthink. El problema es que un RAG crea su propia base de datos vectorial, lo que podría hacer que mi uso directo de DEVONthink perdiera utilidad. Estaría consultando la base de datos del RAG, no la aplicación. Probablemente, construiré el RAG usando los ficheros en local, lo que me permitiría usarlo también desde Windows con C#.

Esto me lleva a plantearme una reestructuración. Podría crear un RAG para ciertos temas, eliminar esos ficheros de DEVONthink e importar los cambios periódicamente. Así, DEVONthink quedaría para gestionar facturas, documentos personales y textos generados. Por ejemplo, ahora estoy colaborando con la Sociedad Hispánica de Jules Verne en un libro sobre ediciones comparadas, y uso DEVONthink para procesar todos esos documentos, extraer textos, comparar páginas, etc.

Anécdotas de un día en la trinchera

Antes de irme a casa a desatar a la bestia negra, tengo que solucionar dos temas del trabajo. Uno es un bug de esos rarísimos que solo ocurren cuando «el cliente aprieta el botón A, mete un billete de cinco euros, toca la pantalla, estornuda y se saca un moco». El otro es un cambio de configuración, algo habitual en un código lleno de condicionales if para adaptar el funcionamiento a cada cliente.

Esto me recuerda al peor bug que he tenido que afrontar: una fuga de cursores en una base de datos que tardó años en solucionarse. Solo le ocurría a un cliente específico, tras meses de uso acumulado. Resultó ser un puntero que un programador alemán olvidó eliminar. Ni los analizadores de código estático lo detectaron. La funcionalidad afectada era un overlay de vídeo que, curiosamente, solo usaba ese cliente. Son de esas cosas que se implementan y acaban en el olvido, hasta que explotan.

Mi jefe siempre dice que si un cliente nos explica cómo reproducir un error, podemos darlo por solucionado. Y es verdad. En cuanto pueda reproducir estos dos problemas, los arreglaré y me iré a casa. Aunque con uno de ellos tendré que demostrarle al equipo holandés que el fallo está en su servidor, no en mi código, y eso puede llevar semanas.

En fin, ya os iré contando mis aventuras con el Mac, el dock, la gestión de la batería y, por supuesto, mis avances con el proyecto de RAG, si es que al final no me da pereza y paso hasta el culísimo. ¡Ya sabéis, fechos habitualizaros, que no os la pique un pollo belga a demonio!

2015LM – Más negro y más grande

La espera de mi nuevo equipo me inspira a planificar proyectos de IA, desde un lector de noticias inteligente a entrenar LORAs. Y de paso, rajo de Python.

Este texto ha sido generado por Gemini 2.5/3.1 a partir del audio del autor. El contenido y las ideas son íntegramente del autor; la redacción ha sido asistida por IA.

¡Qué pasa, gallinicas mías! Aquí vuestro reportero más dicharachero con un batiburrillo de ideas mientras espero mi última adquisición. Mi «cosa grande y negra» ya se está moviendo por China y, aunque tenía la esperanza de que llegara de un día para otro, parece que se hará de rogar hasta el lunes o martes. ¡Ojalá sea el lunes para pillarla en casa!

Esto me ha recordado a cuando compré uno de los primeros Kindle DX en Estados Unidos. Gracias a la magia de los husos horarios, el cálculo final fue que tardó solo ocho horas en llegar desde la compra. En realidad, esperé día y medio, porque los amigos de aduanas en Alicante lo pararon y me tocó ir a negociar. Intenté que lo pasaran como un libro, pero no coló y tuve que pagar el pico correspondiente a un dispositivo electrónico con pantalla.

Mi gato, la aspiradora y la curiosidad

Cambiando de tercio, teníamos pánico de que nuestro gato huyera despavorido de la aspiradora. Pues nada más lejos de la realidad. El tío va siguiendo a Inconvenient mientras limpia, asomando la cabecita para no perderse detalle. Es un gato curioso, pero no en el sentido de cotilla, sino en el de limpio. Porque, para los incultos, «curioso» también significa pulcro, una acepción menos común pero igualmente válida. Esto me recuerda a las viñetas de los TBO de mi época, pero mejor no divago más, que la ancianidad es lo que tiene.

Planes para la bestia: Un lector de noticias con esteroides

He dejado de pagar InnoReader y, con el OPML que tengo en Devonthink, voy a construir mi propio agregador de noticias. Pero no será uno cualquiera. La idea es que un LLM procese los feeds y me construya un resumen diario, agrupado por temas y ordenado de más a menos interesante para mí. Aquí viene lo bueno: si varios medios publican sobre lo mismo, como una nueva beta de Apple, el sistema bajará todas las noticias, extraerá los puntos comunes y las diferencias, y me presentará un informe consolidado. Así me evitaré leer veinte veces la misma historia sobre la retirada de Tim Cook.

La idea es que, con el tiempo, el sistema aprenda y, si sale una noticia relacionada con una anterior, solo me muestre las novedades junto a un pequeño recordatorio. También planeo integrar resúmenes de vídeos de YouTube, algo que ya hago con Copilot, que por cierto, genera resúmenes bastante mejores que los de InnoReader. Todo esto se ejecutará en local, en mi nueva máquina, aunque quizás termine usando algunos tokens en remoto. Incluso contemplo la posibilidad de publicar estos resúmenes en un feed RSS privado en mi blog.

¿Por qué C# y no Python? Mi cruzada personal

Con la ayuda de Gemini, he decidido que todo este proyecto lo haré con C# y otras herramientas. ¿Por qué no Python, el rey de la IA? Porque, seamos claros, Python es una puta mierda pinchada en un palo. No soporto que, a estas alturas del siglo XXI, sus entornos virtuales sigan usando rutas absolutas. La solución de crear un requirements.txt para que cada equipo genere el entorno en una ruta local diferente me parece una chapuza.

Con C# me siento cómodo. Tengo Avalonia para la interfaz gráfica, que usa XAML igual que en Windows, lo que facilitaría una futura migración. Sí, todo sale primero en Python en el mundo de la IA, pero sus carencias son horrorosas. El manejo de dependencias es un desastre: te obliga a usar versiones específicas de paquetes, y si uno tiene un fallo de seguridad, o te aguantas o rehaces todo. Esto pasa porque muchos de sus desarrolladores son «vivecodings», no ingenieros de software, y los demás pagamos el pato. Así que mis scripts actuales, como los que limpian estos audios, los reescribiré en C#.

Más allá de los resúmenes: Experimentando con LORAs

Otro de los experimentos que quiero hacer con la «cosa grande y gorda» es reentrenar un modelo, o más bien, modificarlo creando un LORA. Por ejemplo, me encantaría meterle todas las novelas de Julio Verne para crear una IA que sea una verdadera experta en su obra. Ya lo intenté con LM Studio, pero no pudo con todos los libros y las respuestas que daba eran incompletas. Con un LORA, el resultado debería ser infinitamente mejor.

Mientras escuchaba el último podcast de Apple Coding con Julio César Fernández y Oliver Navani, pensaba en todo esto. Con todo el respeto, a veces me da la sensación de que fuman algo, porque sus planteamientos son un poco exagerados. Me gustaría que Oliver publicara esos ficheros de su «Open Caca» para ver si es oro todo lo que reluce.

Y a todo esto, ¿qué pasa con los agentes de IA?

Entiendo lo que hacen los agentes, pero no les termino de ver la utilidad práctica para mi día a día. ¿Qué diferencia real hay entre subir este audio a un agente para que lo procese, o simplemente dejarlo en una carpeta y pulsar un botón? Para mí, ninguna. Para hacer preguntas ya tengo el chat. Es como tener un martillo pero no saber dónde clavar. No me termina de cuadrar.

En el trabajo es impensable. Si le digo a mi jefe que he conectado un agente al código fuente de la empresa, heredo de forma fulminante. Quizás en un futuro, si le convenzo para montar un Mac Studio con 512 GB de RAM en su casa, podría usarlo en remoto para que los agentes me ayuden a refactorizar la interfaz de nuestra aplicación, pero por ahora, es ciencia ficción.

Una inversión justificada (o eso espero)

Alguno se preguntará por qué no esperé a un nuevo Mac Studio. La respuesta es simple: no sé cuándo saldrá un modelo con los 128 o 256 GB de RAM que necesito. Así que me lancé a por el MacBook Pro. Ha sido una pasta, sí. Ya podéis estimar lo que me he gastado. Espero que la paga extra de mayo me sirva para igualar un poco los números y no destrozar mi nivel de ahorro.

En fin, eso es todo por ahora. Os iré manteniendo al día con los avances de la «cosa grande y negra». No olvidéis sospechosos habitualizaros y que no os la pique un pollo belga. ¡A demonio!