Los modelos de inteligencia artificial basados en la nube se han popularizado entre usuarios comunes por su accesibilidad y facilidad de uso. Sin embargo, en ciertos escenarios es preferible o incluso necesario ejecutar estos modelos localmente, especialmente cuando la privacidad de los datos es esencial o la conectividad a internet es limitada o inestable. Estos casos requieren un nivel de rendimiento computacional considerable, sobre todo para procesar modelos de lenguaje de gran tamaño o realizar análisis de vídeo impulsados por IA. Un ejemplo claro es la monitorización y conteo de personas en la entrada de edificios, que demanda capacidades de procesamiento en tiempo real. En este contexto aparece la solución M5Stack LLM-8850, pensada para acelerar cargas de trabajo de IA en dispositivos de borde.

M5Stack LLM-8850: potencia y eficiencia para IA en el borde

La M5Stack LLM-8850 utiliza como núcleo el sistema Axera AX8550, un SoC (system-on-chip) que integra cuatro núcleos Arm Cortex-A55 y una unidad de procesamiento neuronal (NPU) capaz de alcanzar hasta 24 tera operaciones por segundo (TOPs). Su rendimiento es aproximadamente la mitad del que ofrecen las NPUs integradas en procesadores recientes de AMD e Intel, situándose como una opción de gama media para tareas de inteligencia artificial embebida. Además, la tarjeta cuenta con una unidad dedicada de procesamiento de vídeo (VPU) que puede decodificar hasta 16 streams en Full HD de forma simultánea, una característica clave para aplicaciones que requieren análisis de vídeo con alto flujo de datos.

La M5Stack LLM-8850 incorpora 8 GB de memoria RAM integrada y dispone de un sistema de refrigeración activo, compuesto por un disipador y un ventilador, que garantiza un rendimiento estable durante cargas prolongadas. En términos de conectividad, funciona mediante una ranura M.2 Key M con dos líneas PCIe 2.0, lo que la hace compatible con dispositivos como la Raspberry Pi 5, diversas placas de desarrollo y algunos mini PCs. Sus dimensiones compactas —1,68 x 0,94 x 0,38 pulgadas— facilitan su integración en entornos embebidos donde el espacio es limitado.

Compatibilidad, precio y posicionamiento en el mercado

La tarjeta M5Stack LLM-8850 también destaca por su compatibilidad con múltiples frameworks actuales de IA, lo que simplifica el desarrollo y la implementación de proyectos sobre esta plataforma. Su precio recomendado es de 99 dólares (alrededor de 91 euros), aunque a este coste base hay que añadir gastos de envío y posibles impuestos de importación, que pueden variar según el país. Esta oferta se posiciona como una alternativa económica para desarrolladores e integradores que buscan acelerar inferencias locales sin recurrir al hardware más potente y caro de sobremesa. La M5Stack LLM-8850 representa así una solución equilibrada para desplegar inteligencia artificial en el borde, con un buen balance entre rendimiento, coste y tamaño.

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Huawei ha presentado SINQ, una tecnología de cuantización open source desarrollada por su Zurich Computational Systems Laboratory que promete reducir significativamente el consumo de memoria y los costes operativos de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Esta tecnología elimina la necesidad de procedimientos complejos de calibración y puede integrarse fácilmente en flujos de trabajo ya existentes. El código fuente está disponible bajo licencia Apache 2.0 en plataformas públicas, lo que permite a empresas y desarrolladores utilizar, modificar y desplegar SINQ con total libertad comercial.

El gran beneficio de SINQ radica en su capacidad de compresión avanzada. Pruebas realizadas indican que puede disminuir el uso de VRAM en modelos de distintos tamaños entre un 60% y un 70%. Esto hace posible ejecutar modelos que antes requerían más de 60 GB de memoria en sistemas con un máximo de 20 GB. Consecuentemente, cargas de trabajo que antes exigían GPUs de nivel empresarial como la Nvidia A100 80GB o H100 ahora pueden funcionar en tarjetas de consumo como la Nvidia RTX 4090, que ronda los 1.600 USD (unos 1.500 EUR). Este ahorro también se traduce en una reducción notable de costes por hora en entornos cloud.

SINQ: innovación en cuantización para menor consumo y mayor precisión

SINQ consigue estas mejoras gracias a dos innovaciones clave. La primera es la estrategia de “muestreo dual-eje”, que rompe con la cuantización tradicional basada en un solo factor de escala al aplicar vectores de escala independientes a filas y columnas de una matriz. Esto flexibiliza la distribución de errores de cuantización y disminuye el impacto de valores atípicos. La segunda parte toma inspiración de las iteraciones Sinkhorn, implementando un método rápido de normalización para equilibrar las desviaciones estándar en ambas dimensiones de la matriz. Así se reduce el desequilibrio y se mejora la precisión del modelo cuantizado.

Las comparativas de rendimiento sitúan a SINQ por delante de otras técnicas populares libres de calibración como RTN y HQQ. Evaluado en modelos consolidados como Qwen3 y LLaMA, SINQ reduce notablemente la perplexidad en conjuntos de datos de referencia como WikiText2, alcanzando niveles de precisión similares a aquellos de métodos que requieren calibración con datos. Además, la tecnología consigue velocidades de cuantización aproximadamente el doble que HQQ y más de 30 veces superiores a AWQ, cubriendo así las exigencias de eficiencia tanto para investigación como para producción.

La cuantización, en el ámbito de la compresión de modelos, implica reducir la precisión de los datos internos para minimizar el tamaño del modelo y su consumo de memoria. Se puede comparar con convertir una imagen de alta resolución (números en coma flotante) a un formato más ligero con pérdida mínima perceptible (valores enteros), lo que facilita una ejecución más rápida y eficiente del modelo. La perplexidad es un indicador común para evaluar la calidad de los modelos de lenguaje, que mide la incertidumbre o “sorpresa” de un modelo ante un texto nuevo. Valores más bajos reflejan mejor capacidad predictiva y comprensión lingüística.

La introducción de SINQ supone un paso relevante para hacer más accesibles y sostenibles los grandes modelos de lenguaje, particularmente en entornos con recursos limitados. Al combinar innovaciones matemáticas específicas con facilidad de uso y despliegue abierto, esta tecnología puede revolucionar la forma en que organizaciones y desarrolladores implementan soluciones basadas en inteligencia artificial a gran escala.

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Huawei ha anunciado que su plataforma de inteligencia artificial Ascend ya ofrece soporte de adaptación inmediata (zero-day) para el modelo Qwen3-VL-30B-A3B. Esta actualización llega tras la liberación de código abierto de la serie Qwen3 de Alibaba Cloud, una generación de modelos multimodales avanzada que incluye las versiones Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking y Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct. Este avance supone una mejora sustancial en la capacidad de comprensión visual y lingüística, sin sacrificar el rendimiento en el procesamiento puro de texto. La implicación para Huawei es reforzar su liderazgo en la integración de inteligencia artificial avanzada en sus sistemas Ascend, facilitando a desarrolladores el acceso inmediato a estos modelos dentro de su ecosistema de hardware y software.

Mejoras clave de Qwen3-VL con soporte Huawei

Qwen3-VL aporta funcionalidades innovadoras para el procesamiento visual y textual. Destaca el Visual Agent, que habilita la interacción directa con interfaces gráficas en PC y dispositivos móviles, reconociendo elementos, interpretando funciones y ejecutando tareas mediante herramientas automatizadas. La codificación visual potenciada permite generar diagramas Draw.io, código HTML, CSS y JavaScript a partir de imágenes y vídeo. Su avanzada conciencia espacial facilita la evaluación precisa de posiciones, ángulos de visión y oclusiones, sentando bases sólidas para el razonamiento 3D y aplicaciones de inteligencia artificial incorporada. El soporte nativo para contextos extremadamente largos —comenzando en 256.000 tokens y escalando hasta un millón— permite manejar textos extensos como libros enteros o vídeos de horas de duración con memoria y acceso casi instantáneos.

El modelo también mejora notablemente el razonamiento multimodal en áreas STEM y matemáticas, siendo capaz de realizar análisis causales y proporcionar respuestas fundamentadas en lógica rigurosa. La calidad del reconocimiento visual se ha ampliado para identificar desde celebridades y personajes animados hasta productos de consumo, monumentos y especies biológicas. Además, la capacidad OCR se ha extendido a 32 idiomas, mejorando su robustez en condiciones adversas de luz, desenfoque o inclinación, y manejando con mayor precisión escrituras raras o antiguas, así como términos técnicos complejos. La comprensión textual alcanza niveles equiparables a los mejores modelos de lenguaje, permitiendo una fusión perfecta y sin pérdidas con información visual.

Integración Huawei con frameworks y despliegue zero-day

Las plataformas Ascend de Huawei mantienen una sincronización constante con los modelos de la serie Qwen, garantizando una adaptación inmediata ante nuevas versiones. Con la reciente publicación y apertura de Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking e Instruct, estos modelos están listos para integrarse sin esperas en frameworks populares como LLaMA Factory y vLLM, facilitando a los desarrolladores la implementación eficiente y rápida en entornos Huawei.

Además, el modelo DeepSeek-V3.2-Exp, basado en una arquitectura de atención dispersa, fue liberado como código abierto el 29 de septiembre. Huawei anunció ese mismo día la completa adaptación y despliegue en la plataforma Ascend, usando infraestructuras de inferencia como vLLM y SGLang, ofreciendo soporte zero-day junto a la publicación del código y operadores de inferencia correspondientes para la comunidad desarrolladora. Este enfoque demuestra el compromiso de Huawei con la innovación inmediata y la colaboración abierta en IA.

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Amazon ha presentado en su último evento de hardware para el hogar inteligente una nueva generación de altavoces, pantallas y dispositivos de streaming. Entre las novedades destaca el Fire TV Stick Select, un dispositivo con un precio competitivo de 40 dólares (37 euros). Pero lo más importante es la llegada de Vega OS, un sistema operativo que supone un cambio estratégico al romper con la plataforma basada en Android que usaba el Fire OS tradicional.

En lugar de esperar a que los grandes servicios de streaming, como Netflix o Disney+, creen aplicaciones nativas para Vega OS, Amazon ha optado por una solución híbrida. El Fire TV Stick Select incorporará tanto apps nativas de Vega como versiones en la nube de las aplicaciones existentes en Fire TV, que se ejecutarán a través de Amazon Web Services (AWS). Esta fórmula busca ofrecer un catálogo amplio desde el lanzamiento, a pesar de la escasa disponibilidad de apps de terceros para la nueva plataforma.

Amazon y su estrategia con Vega OS

Según la documentación oficial, cualquier aplicación que funcione en el Fire TV Stick 4K Max convencional será compatible con Vega OS mediante el streaming en la nube. No obstante, este soporte es temporal. Amazon ofrece a los desarrolladores la posibilidad de usar el streaming de forma gratuita durante, al menos, nueve meses. El objetivo es que en ese periodo los creadores adapten sus aplicaciones para que sean nativas en Vega OS, suavizando así la transición y permitiendo evaluar la adopción del sistema.

Esta estrategia aprovecha la infraestructura de AWS para evitar el lento y a menudo incierto desarrollo de apps de terceros. Sin embargo, también implica ciertas debilidades. El Fire TV Stick Select apuesta por un hardware más limitado en comparación con modelos anteriores a precios similares: dispone solo de soporte para Wi-Fi 5, 1 GB de memoria RAM y compatibilidad HDR 10+ muy básica. Estas características se quedan cortas, especialmente si se comparan con dispositivos de la competencia, que a precios parecidos ofrecen especificaciones más sólidas y ecosistemas de aplicaciones nativas completos.

Objetivos y retos de la plataforma

Quedan pendientes varias incógnitas sobre la experiencia de usuario y la relación con los desarrolladores. Las apps que funcionen en streaming en Vega OS llevarán un aviso que informa sobre su estado, pero no está claro si los usuarios entenderán las posibles limitaciones en rendimiento o si las malas experiencias de streaming afectarán negativamente a la reputación del servicio. Además, las editoras de terceros podrían recibir críticas por problemas de rendimiento que derivan de una estrategia de plataforma que no han elegido explícitamente.

Amazon no realiza transcoding de los streams en el servidor, lo que debería ayudar a reducir el retardo una vez comienza la reproducción. Sin embargo, la fluidez en la navegación por la interfaz y la facilidad para descubrir contenido serán aspectos decisivos. Si Vega OS no consigue una experiencia intuitiva y una calidad de transmisión constante, el atractivo del renovado ecosistema Fire TV podría verse afectado, sobre todo teniendo en cuenta que el hardware del dispositivo queda algo justo para su precio.

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Airversa, reconocida por haber sido pionera en purificadores de aire y humidificadores compatibles con Thread, amplía su catálogo con el próximo lanzamiento del QliQ Smart Button, previsto para finales de este mes. Este nuevo dispositivo refuerza el compromiso de Airversa con la tecnología Thread, consolidando su posición como un actor destacado dentro del ecosistema doméstico inteligente. El QliQ Smart Button mantiene la línea de innovación de la marca, ofreciendo una solución práctica para quienes buscan integrar controles físicos adicionales en hogares conectados basados en Apple.

A diferencia de otros botones inteligentes que emplean Thread, como los de marcas Onvis, Wemo o Arre (antes Tuo), el QliQ se diferencia principalmente por su interoperabilidad exclusiva con Apple HomeKit bajo Thread, sin soporte para Matter. Esto lo convierte en una opción específica para usuarios que ya están plenamente inmersos en el entorno Apple. El dispositivo cuenta con tres botones programables, cada uno configurable para una pulsación simple, doble o larga, lo que brinda múltiples opciones de control adaptadas a necesidades personales.

Características técnicas y diseño del QliQ Smart Button de Airversa

Las señales de retroalimentación al usuario contemplan una ligera vibración háptica, un tenue sonido y un destello verde en un pequeño LED ubicado en la parte superior del dispositivo al pulsar. Todas estas respuestas pueden personalizarse mediante la app complementaria Sleekpoint, aunque la integración para la configuración se limita actualmente al emparejamiento directo desde Apple Home. En cuanto a la alimentación, el QliQ incorpora una batería recargable interna que se carga a través de un puerto USB-C en la base, sustituyendo las baterías tradicionales y favoreciendo la comodidad de uso prolongado.

El paquete incluye un cable de carga corto USB-C a USB-A y una placa de montaje adhesiva con imán, permitiendo colocar el botón de forma segura en su cavidad o adherirlo a superficies como las puertas del frigorífico. La placa, que sigue las dimensiones estándar de las placas de interruptor norteamericanas, no cuenta con orificios para tornillos, por lo que no está pensada para instalarse sobre cajas de interruptores convencionales. Aunque Airversa aún no ha revelado el precio oficial, su trayectoria sugiere que el QliQ llegará con una política de precios competitiva, similar a sus productos anteriores.

Nuevos dispositivos y estrategia de Airversa en el hogar inteligente

Airversa opera bajo la firma Sleekpoint Innovations, que también fabrica el Thorbolt X1, uno de los candados inteligentes con Thread más accesibles del mercado. Próximamente lanzarán el Thorbolt X3, cuyo lanzamiento en Norteamérica coincide con la salida del QliQ. Este nuevo modelo apuesta por un diseño simplificado, eliminando el teclado físico, pero mantiene la conectividad Thread, la compatibilidad con Apple HomeKey, el lector de huellas y las llaves convencionales como respaldo. Se espera que el precio esté en línea con el del X1.

La llegada de estos productos refleja la apuesta continua de Sleekpoint por ampliar las capacidades de Thread dentro del ecosistema Apple, ofreciendo innovaciones que mejoran tanto la seguridad como la comodidad en dispositivos conectados para el hogar. Airversa continúa así fortaleciendo su reputación como referente en soluciones inteligentes y especializadas para usuarios de Apple, combinando funcionalidad, diseño y un claro enfoque en la integración fluida con tecnología de vanguardia.

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Amazon Luna regresará más tarde este año con una plataforma rediseñada que pone el foco en juegos de fiesta locales y sociales, además de mantener su catálogo actual. La renovada Amazon Luna se integrará directamente en Amazon Prime, permitiendo a los suscriptores acceder a las nuevas funciones sin coste adicional. Esta acción refuerza el compromiso de Amazon por ofrecer una experiencia de cloud gaming accesible en múltiples dispositivos, como Fire TV, smart TVs y tablets, sin necesidad de hardware específico.

Amazon Luna y la apuesta por los juegos sociales

El centro de esta nueva experiencia será la función “GameNight”, que agrupa juegos de fiesta diseñados para disfrutarse en grupo, siguiendo una dinámica similar a la de Jackbox Games. Estos títulos podrán jugarse con dispositivos y mandos estándar, eliminando la necesidad de equipamiento especializado. Entre los primeros juegos disponibles destaca “Courtroom Chaos: Starring Snoop Dogg”, un juego de improvisación basado en IA con un “Juez Snoop Dogg” virtual, que refleja la estrategia de Amazon de potenciar la interactividad mediante inteligencia artificial en su catálogo de juegos sociales.

Además de este título, Amazon Luna incorporará otros juegos de fiesta reconocidos como Angry Birds, Draw & Guess, Exploding Kittens, Flappy Golf Party, Taboo, Ticket to Ride y Clue. Aunque la atención está en los juegos sociales, la plataforma mantendrá una oferta sólida de juegos completos y tradicionales. Los usuarios de Prime podrán acceder a una biblioteca rotativa creciente de juegos gratuitos, con lanzamientos importantes como Hogwarts Legacy e Indiana Jones and the Great Circle.

Acceso y tecnología detrás de Amazon Luna

Los miembros Prime podrán iniciar Amazon Luna directamente desde sus dispositivos preferidos, de forma similar a cómo acceden a Prime Video o Amazon Music, con el objetivo de minimizar barreras y facilitar el acceso a la plataforma. Desde un punto de vista técnico, esta estrategia se apoya en la infraestructura en la nube de Luna para ofrecer partidas bajo demanda sin necesidad de descargas ni actualizaciones de hardware.

Con este relanzamiento, Amazon Luna apuesta por promover experiencias de juego compartido, aprovechando el ecosistema de streaming y la base de suscriptores de Prime para diferenciarse en un mercado de cloud gaming cada vez más competitivo. Aunque se espera que la versión reformulada llegue a lo largo de este año, todavía no se han concretado fechas oficiales.

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Google ha anunciado que la integración de Gemini AI estará disponible en todos sus altavoces Google Home y pantallas inteligentes Nest lanzados en la última década. Esta compatibilidad abarca desde el modelo original Google Home de 2016, lo que permite que dispositivos antiguos accedan a las funciones mejoradas de Gemini. No obstante, la funcionalidad más avanzada, Gemini Live, que permite conversaciones continuas en tiempo real sin necesidad de repetir la palabra de activación, se limita a hardware más reciente y requiere una suscripción Google Home Premium.

Gemini utiliza grandes modelos de lenguaje para mejorar la interacción por voz, permitiendo a los usuarios comunicarse de forma más natural. Los comandos ya no tienen que ser textualmente precisos ni seguir una estructura rígida. Además, el sistema mantiene el contexto de la conversación, lo que facilita modificar o refinar las peticiones a mitad de frase. Esto supone un avance importante respecto a las limitaciones clásicas de los comandos por voz, orientado a aumentar tanto la flexibilidad como la fiabilidad en el control mediante voz.

Funcionamiento y novedades que trae Gemini

El asistente introduce 10 nuevas opciones vocales que incorporan una cadencia más natural, pausas realistas e inflexiones matizadas, haciendo que la voz suene menos artificial en comparación con versiones anteriores. La implantación inicial de Gemini está prevista para dispositivos como Google Home (2016), Google Home Mini (2017), Nest Mini (2019) o Nest Hub (2018), entre otros, antes de finalizar octubre. Además, las pantallas inteligentes recibirán una interfaz rediseñada específicamente para las interacciones con Gemini y Gemini Live, mientras que la interfaz general quedará intacta.

El modo de conversación continua, que se activa con el comando Hey Google, let’s chat, está disponible en dispositivos como Nest Audio, Nest Hub Max, el Nest Hub de segunda generación y el próximo Google Home Speaker. Este modo elimina la necesidad de repetir la palabra de activación, simplificando la interacción y haciendo que el diálogo sea más fluido y natural. Con esta actualización, Google refuerza su estrategia de integrar inteligencia artificial conversacional avanzada tanto en dispositivos nuevos como en los ya existentes, a la vez que fomenta la adopción de suscripciones premium mediante funciones exclusivas como Gemini Live.

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Google ha lanzado una actualización importante en su ecosistema Google Home a través de la renovación Gemini, que permite que cámaras de terceros alcancen un nivel de integración y funcionalidad similar al que hasta ahora era exclusivo de su gama Nest. Este cambio busca ampliar las opciones de hardware y rangos de precio más allá de los dispositivos propios de Google, trabajando con fabricantes externos para diversificar la oferta dentro del ecosistema Google Home y adaptarse mejor a las distintas necesidades del mercado.

La primera marca que se beneficia de esta estrategia es Walmart, que presenta sus cámaras Onn con plena compatibilidad con Google Home. Estos dispositivos ofrecen funciones equivalentes a las de Nest pero a un coste menor, haciendo que compitan directamente en el sector de la seguridad doméstica inteligente. Por ejemplo, la Onn Indoor Camera Wired tiene un precio de solo 22,96 dólares (unos 21 euros) y permite una integración completa con la aplicación Google Home, desde la configuración hasta recibir notificaciones y disfrutar de las novedades que trae la plataforma Gemini para las cámaras.

Además, esta cámara soporta grabación de vídeo mediante Google Home Premium, el servicio anteriormente conocido como Nest Aware, que ofrece a los usuarios acceso completo a las funciones de la cámara a una fracción del coste que suelen presentar los dispositivos Nest. Esta iniciativa facilita que más consumidores puedan disfrutar de tecnología avanzada sin necesidad de gastar más. La propuesta de Walmart busca competir con la estrategia tradicional de Google, abriendo su ecosistema Google Home a terceros sin sacrificar calidad ni experiencia de usuario.

Cámaras Onn y Google Home: una integración completa

La oferta de Walmart también incluye el timbre inteligente Onn Video Doorbell Wired, que se vende por 49,86 dólares (aproximadamente 45,50 euros). Este dispositivo mantiene el mismo nivel de integración con Google Home que la cámara interior, ofreciendo grabación en resolución Full HD (1080p). Un detalle significativo de este modelo es la inclusión de un timbre físico, un elemento todavía valorado por quienes prefieren una señal audible tradicional o tienen circunstancias de instalación que requieren esta funcionalidad.

Ambos dispositivos ya están disponibles en el mercado, marcando el inicio de una estrategia de Google para incorporar cámaras de seguridad de terceros dentro de su ecosistema Google Home. Esta apertura no solo amplía las opciones para el consumidor, que ahora puede elegir entre más marcas y precios variados, sino que también mantiene la alta interoperabilidad y paridad funcional que se espera en esta plataforma.

Con este movimiento, Google pretende fomentar un ecosistema más diverso y flexible, capaz de atender una mayor variedad de preferencias y bolsillos sin perder la experiencia fluida y homogénea que caracteriza a Google Home. La incorporación de socios externos podría transformar el mercado de dispositivos inteligentes, multiplicando la oferta y facilitando el acceso a tecnología avanzada de seguridad para el hogar.

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Home Assistant lanza su actualización de octubre potenciando y ampliando varias funcionalidades ya existentes con novedades enfocadas en mejorar la edición de automatizaciones, las capacidades de los asistentes de voz y la inteligencia del panel principal. Esta versión acerca la plataforma a un manejo más ágil y personalizable, reforzando la experiencia de usuario y la integración en el hogar conectado.

Las mejoras más destacadas se centran en el editor de automatizaciones. Tras incluir el sidebar en la entrega anterior, ahora permite deshacer y rehacer hasta 75 pasos mediante atajos estándar (CTRL+Z y CTRL+Y), facilitando la corrección sin complicaciones. Además, el sidebar es redimensionable, lo que optimiza la gestión de acciones complejas. También se simplifica el copy-paste y vuelve el menú overflow de opciones de bloque al área principal del editor para un acceso más rápido. Por otro lado, el bloque de acción “repetir” se ha dividido en cuatro tipos —Repetir varias veces, Repetir hasta, Repetir mientras y Repetir para cada— que clarifican diferentes escenarios de uso.

Automatizaciones e IA con Home Assistant

Home Assistant amplía su potencial en automatizaciones impulsadas por inteligencia artificial con la llegada de la generación de imágenes. Ahora es posible configurar acciones que envíen, por ejemplo, imágenes en estilo dibujo animado de capturas de la cámara del timbre mediante notificaciones. Esta funcionalidad complementa la generación de datos en texto basada en modelos de lenguaje natural disponible en versiones anteriores, añadiendo nuevas posibilidades para personalizar y enriquecer las automatizaciones.

El panel principal o Home dashboard se vuelve más inteligente con un motor de sugerencias que propone entidades de forma dinámica según el patrón de interacción del usuario y la hora del día. Esto permite presentar controles contextualmente relevantes, mejorando la usabilidad y eficiencia a la hora de gestionar dispositivos y escenas.

En el terreno de los asistentes de voz, Home Assistant introduce soporte para múltiples palabras de activación y asistentes por dispositivo. Esta actualización beneficiará especialmente a hogares multilingües o aquellos que combinan asistentes en la nube y locales. Además, el sistema de feedback mejorado sustituye las confirmaciones habladas por un breve pitido cuando el comando se ejecuta en la misma estancia del dispositivo, reduciendo redundancias y molestias.

Nuevas integraciones y mejoras

Se incorporan varios dispositivos y plataformas, entre ellos controladores de aire acondicionado Compit, dispositivos de iluminación GE Lighting Cync, monitorización de agua Droplet, sistemas biométricos de acceso ekey bionyx, y datos meteorológicos regionales del Instituto Meteorológico Real de Bélgica. Por otra parte, se amplía la compatibilidad de sensores Philips Hue MotionAware, se refuerzan las capacidades de monitorización energética para LG ThinQ y se añaden mejoras para sensores de alimentación Litter-Robot, cámaras Reolink y dispositivos Tuya.

La escala de calidad de integraciones de Home Assistant refleja estas mejoras, con plataformas que ahora alcanzan niveles platino, plata o bronce gracias a las optimizaciones en pruebas y documentación. Además, algunas integraciones, como las de Nederlandse Spoorwegen y Satel Integra, pasan a poder configurarse directamente desde la interfaz gráfica, facilitando el acceso a usuarios menos técnicos.

Entre otros cambios, se ha renombrado el “Logbook” a “Actividad” para representar mejor su función. Se amplía el soporte para el protocolo Matter, se optimizan los controles por voz en cortacéspedes, y el reloj analógico del home screen incorpora movimientos de aguja más suaves. También se ofrece mayor complejidad en la configuración de add-ons. Se añade la unidad de medida de volumen 1000 pies cúbicos (MCF), nuevas unidades de velocidad y presión, y se permite la plantilla en disparadores webhook para automatizaciones más flexibles.

En conjunto, estas novedades persiguen mejorar la experiencia de usuario en Home Assistant, ampliar el rango de opciones para integraciones de domótica y aumentar la personalización e inteligencia de la plataforma, consolidándola como una de las soluciones líderes para el hogar inteligente.

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Google ha renovado su servicio Nest Aware pasando a llamarse Google Home Premium, coincidiendo con el lanzamiento de Gemini en la plataforma Home. Esta actualización presenta dos niveles de suscripción —Standard y Advanced— que incorporan capacidades avanzadas basadas en IA para cámaras, integradas dentro del ecosistema Google Home. La apuesta de Google se centra en potenciar la seguridad y la automatización del hogar con funciones más inteligentes y una interoperabilidad optimizada entre dispositivos compatibles.

El nivel Standard, con un coste de 10 dólares al mes o 100 dólares anuales (unos 9 € y 91 €, respectivamente), ofrece 30 días de historial de vídeo basado en eventos para cámaras y timbres compatibles. Además, incluye la función “Whole-home history”, que recopila datos de actividad de varios dispositivos visibles desde la app Home. Las alertas inteligentes notifican eventos como presencia de rostros conocidos, entregas de paquetes o actividad en la puerta del garaje. También detecta sonidos críticos en altavoces y pantallas, como cristales rotos o alarmas de humo, y cuenta con capacidades de llamadas de emergencia. El acceso a Gemini Live permite asistencia AI en tiempo real, junto con “Help me create”, para crear rutinas automáticas mediante conversación.

Google Home Premium y sus niveles de suscripción

Para usuarios que demanden un paquete más completo, Google ofrece la suscripción AI Pro por 19,99 dólares al mes (aproximadamente 18 €), que añade a Google Home Premium Standard la versión Gemini 2.5 Pro y otras funciones avanzadas. Por su parte, el nivel Advanced, con un precio de 20 dólares mensuales o 200 dólares anuales (unos 18 € y 182 €, respectivamente), amplía el historial de vídeo basado en eventos hasta 60 días, sumando además hasta 10 días de grabación continua 24/7.

Destaca en el nivel Advanced la capacidad de realizar búsquedas conversacionales complejas sobre el historial grabado, gracias a Gemini, que genera descripciones detalladas por IA de los eventos captados por cámaras y timbres. Junto a esto, los usuarios reciben resúmenes diarios llamados Home Brief con las actividades principales del hogar. Los suscriptores del plan AI Pro pueden actualizar a Advanced pagando 10 dólares adicionales cada mes (aproximadamente 9 €), mientras que el plan top Google AI Ultra, a 249,99 dólares mensuales (unos 227 €), incluye automáticamente esta opción avanzada.

Este movimiento de Google supone una consolidación de sus servicios de vídeo para hogares inteligentes, impulsando funcionalidades centradas en IA gracias a la integración de Gemini. La oferta queda escalada para adaptarse a distintas necesidades, tanto en materia de seguridad como en personalización y eficiencia, facilitando una experiencia más completa y proactiva para los usuarios del ecosistema Google Home.

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