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hace 60 años tenían que “picar” código literalmente en tarjetas perforadas

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Hoy en día los programadores cuentan con innumerables recursos a la hora de desarrollar sus creaciones. Lo era incluso antes de la revolución de la IA y del vibe coding. “Picar código” es complejo, pero al menos es relativamente cómodo gracias a los modernos entornos de desarrollo integrado (IDE) que facilitan la programación en todo tipo de lenguajes. No solo eso: programar es gratis, y cualquier PC relativamente modesto puede servir para ello, aunque los asistentes IA hayan aumentado los costes.

Hace medio siglo las cosas eran muy distintas, y quienes se dedicaban a programar lo hacían con obstáculos importantes. No había ordenadores personales, el acceso a los mainframes y servidores era solo para privilegiados y ni siquiera había monitores en los que ir viendo cómo programabas. Todo era mucho más artesanal e incómodo, y las tarjetas perforadas son el legado de una época que demuestra que cualquier tiempo pasado no siempre fue mejor.

¿Quién necesita una pantalla?

Lo explicaba en un hilo de Twitter Foone, un coleccionista e historiador tecnológico que relataba cómo se las gastaban los programadores en 1962. Para empezar esos programadores tenían una imagen muy distinta a los jóvenes que hoy en día crean empresas gigantes de la nada con chanclas en su dormitorio de la universidad o en un garaje.

Esos programadores solían ser ya adultos que además vestían con chaqueta y corbata: las formas eran otras porque para acceder a este mundo uno tenía que trabajar para las grandes empresas, las únicas en las que se podía tener acceso a algún mainframe de la época.

tarjeta
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El ejemplo que ponía este historiador tecnológico era el del IBM 7090, uno de los primeros ordenadores basados en transistores y no en tubos de vacío, como su predecesora, la IBM 709. Aquello fue una revolución en potencia, porque se multiplicaba por seis el rendimiento de la anterior y la IBM 7090 lograba ejecutar 100.000 operaciones de coma flotante por segundo. sydney sweeney

Pero como decíamos, para programar esa computadora no había una interfaz como la actual: no escribías viendo el código en pantalla. Tampoco eran sistemas multiusuario ni multiproceso, así que solo una persona podía usar “toda” esa potencia cada vez. Eso convertía estas máquinas en bienes muy preciados y muy caros que de hecho IBM alquilaba.

En 1962 alquilar durante un mes una de estas computadoras costaba 63.500 dólares, que con la inflación equivaldrían a 421.000 dólares en la actualidad. Si hacemos una división simple (un mes tiene unos 44.000 minutos), cada minuto de uso de ese ordenador saldría por unos 10 dólares actuales. En un par de horas uno se había gastado lo mismo que hoy cuesta un buen PC o portátil, por ejemplo.

Eso imponía claras restricciones a la hora de usar estas máquinas, porque el tiempo era oro en ellas. Ahí es donde entraban en juego las tarjetas perforadas, que tenían una capacidad de 80 caracteres cada una, el tamaño máximo de una línea, aunque curiosamente lo normal era usar únicamente los primeros 72 caracteres y no pasar de ahí.

IBM
IBM

La plantilla de IBM permitía ir programando sobre el papel sin pasarse de caracteres.

Para perforar las tarjetas se usaba una máquina especial, que por ejemplo fabricaba la propia IBM y que podían ser mecánicas o, si eran más modernas, electromecánicas. La idea era sencilla: los caracteres que alguien escribía en esa máquina se “traducían” en la tarjeta perforada, donde se hacían las perforaciones de acuerdo a los caracteres de cada línea.

Para programar uno no se sentaba en esa máquina electromecánica y comenzaba a escribir comandos sin parar. En lugar de eso el programa se escribía a mano o a máquina. IBM tenía preparadas plantillas que permitían no despistarse y que uno no se pasara de caracteres por línea.

Espera, que tardo un rato en ejecutar tu programa

Eso hacía que un programa con todas sus líneas acabara ocupando una pila o mazo de tarjetas perforadas en las que estaban todas las instrucciones del programa, que además debían estar ordenadas perfectamente en la secuencia adecuada.

Ese mazo de tarjetas perforadas se entregaba a los operadores de la computadora, que las introducían junto a una tarjeta de control de tareas que le indicaba al sistema cómo y durante cuánto tiempo se tenía que ejecutar, por ejemplo. Otros programas podían estar en cola de ejecución (recordemos, era un trabajo cada vez, y otros programadores usaban también el mismo sistema), así que aquello no era llegar y ejecutar sin más.

COBOL
COBOL

Éste es el aspecto que tenía un programa de ordenador en los 60.

Ese programa podía tardar bastante tiempo en completar su ejecución, de modo que el programador no se quedaba esperando a que saliera el resultado, sino que el operador dejaba tanto el mazo como el resultado impreso en un pequeño cubículo al que luego el programador podía acceder para recogerlo.

El problema, claro, es que el programa podía estar mal, no funcionar o dar una salida no esperada. En ese caso había que detectar el error, corregir la tarjeta o tarjetas perforadas que provocaban el error y volver a ejecutar el programa.

Hubo avances llamativos en aquella época como el de poder convertir tarjetas perforadas en programas almacenados en cintas magnéticas de cassete, algo que hacía más rápida la lectura de esas tarjetas peforadas.

Ese era básicamente el proceso que seguían los programadores en su día a día, que solían utilizar FORTRAN o COBOL en sus programas. Esas máquinas fueron utilizadas por ejemplo para el desarrollo de proyectos como el CTSS (Compatible Time-Sharing System), uno de los primeros sistemas operativos que fue programado por el Centro de Computación del MIT.

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También fueron usadas por la NASA para las misiones espaciales Mercury y Gemini, y de hecho también se usó una IBM 7904 para poder ejecutar el software de planificación de vuelo en las misiones Apolo, porque aún no se había programado para los nuevos System/360 que se habían adquirido para la NASA.

Hubo también aplicaciones más curiosas que aún hoy se siguen explorando: en 1962 los matemáticos Daniel Shanks y John Wrench fueron pioneros a la hora de usar estas computadoras para cálculos matemáticos y calcularon los primeros 100.000 decimales de π. Un año antes otro matemático, Alexander Hurwitz, usó una IBM 7090 para descubrir los dos números primos más grandes de la época, que tenían 1.281 y 1.332 dígitos.

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invertir un dineral y dejar a NVIDIA casi sin margen

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Hay pocas dudas de que la carrera de la inteligencia artificial tiene hoy dos grandes protagonistas: Estados Unidos y China. No son los únicos países que están moviendo ficha, pero sí los dos que están marcando el ritmo, cada uno con sus propias herramientas y con una idea muy distinta de cómo sostener el avance. A medida que la IA empieza a convertirse en infraestructura económica, la pregunta cambia. Ya no se trata únicamente de quién tiene los mejores modelos, sino de quién puede construir la base material para alimentarlos, desplegarlos y llevarlos a todas partes.

Primera idea. Financiación estatal a gran escala. Según Bloomberg, China prepara un plan para destinar alrededor de 2 billones de yuanes, unos 295.000 millones de dólares, durante los próximos cinco años a la construcción de centros de datos de IA en todo el país. La información apunta a un despliegue impulsado desde Pekín para reforzar su sector nacional de inteligencia artificial. No hablamos todavía de un plan cerrado: el medio señala que el proyecto sigue en una fase temprana de discusión y que los detalles pueden cambiar.

Una red, no solo más centros de datos. La clave del plan no estaría únicamente en construir nuevas instalaciones, sino en conectarlas bajo una arquitectura nacional. Bloomberg habla de una red de hubs de computación interconectados que permitiría agrupar recursos hoy dispersos entre regiones y dar a empresas y organismos acceso más amplio a capacidad de alto rendimiento. El objetivo general sería que esas instalaciones, ahora fragmentadas, funcionen como un sistema más cohesionado hacia 2028.

El Estado como arquitecto. En el centro del diseño se mencionan organismos como la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, uno de los grandes brazos de planificación económica de China. Por otra parte, compañías estatales como China Mobile y China Telecom asumirían buena parte de la operación de esos centros y de la conectividad entre ellos. Es un detalle importante porque ayuda a entender el enfoque de Pekín: busca posicionarse como un coordinador, según la información dada a conocer por el medio estadounidense.

Segunda idea. La otra gran pata del plan está en quién suministraría la tecnología. Bloomberg señala que la idea es recurrir a proveedores locales, entre ellos Huawei, para al menos el 80% del hardware y el software, incluidos los chips de IA. Ese umbral no equivale a una prohibición explícita de NVIDIA o AMD, pero sí las dejaría con muy poco margen para participar en el despliegue. Es justo ahí donde la inversión se convierte también en una herramienta para reducir dependencia tecnológica exterior.

No es un movimiento aislado. La dirección encaja con pasos que Pekín ya venía dando para reducir la dependencia de chips extranjeros en infraestructuras privadas y públicas. Sin ir más lejos, la cuota de mercado de la firma liderada por Jensen Huang ha caído en picado en los últimos meses, y hay pocas razones para pensar que podría volver a creer próximamente.

La señal de fondo. Cabe señalar que el plan adelantado por Bloomberg no está confirmado oficialmente, pero deja ver hacia dónde quiere moverse Pekín si finalmente sale adelante. China no solo estaría preparando una inversión enorme en centros de datos: estaría intentando que ese despliegue funcione como una red nacional, alimentada en buena parte por tecnología local.

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la explicación apunta a un dron iraní barato

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Si ponemos en escena un AH-64 Apache de unos 25 millones de dólares y, al otro lado, un dron iraní Shahed de unos 35.000 dólares, la respuesta parece escrita antes de empezar. Uno es un helicóptero de ataque concebido para operar en escenarios hostiles; el otro, una munición de bajo coste asociada a ataques de largo alcance. Pero la guerra actual está dejando cada vez menos espacio para esas intuiciones heredadas. Lo que hemos visto cerca de Omán apunta justo en esa dirección.

El incidente. Según el Mando Central de Estados Unidos, el AH-64 Apache cayó el 8 de junio cerca de la costa de Omán mientras patrullaba aguas regionales. Sus dos tripulantes fueron rescatados por fuerzas estadounidenses en unas dos horas y se encuentran estables, aunque la causa seguía bajo investigación en la comunicación oficial. La parte más delicada llega después: The New York Times, citando a funcionarios estadounidenses, atribuyen la caída al impacto de un dron iraní Shahed de ataque unidireccional.

La gran incógnita. Esa distinción es importante porque ni siquiera la versión que apunta al Shahed cierra del todo la secuencia. Los investigadores militares trataban de determinar si el dron iraní golpeó el Apache de forma deliberada o si todo ocurrió como un accidente temerario en un espacio aéreo congestionado frente a la costa omaní. Dicho de otro modo: el resultado ya es extraordinario, pero la intención sigue bajo examen.

Por qué sorprende. Los modelos básicos de Shahed no suelen estar pensados para perseguir objetivos móviles como un helicóptero. Mark Cancian, asesor sénior del Center for Strategic and International Studies citado por el mencionado periódico, explicó que estas versiones dependen de guiado GPS y coordenadas preprogramadas para atacar objetivos estacionarios a larga distancia. Si el impacto se confirma en esos términos, no estaríamos ante un caso rutinario, sino ante un episodio que obliga a mirar con lupa la trayectoria del dron, el entorno y la posible existencia de variantes modificadas.

Una amenaza más presente. La munición merodeadora y los drones están cambiando la forma de operar en el aire, también para plataformas que nacieron en otra época tecnológica. El Ejército de EEUU lo refleja en sus propios ejercicios: el año pasado presentó al AH-64E Apachev como una solución adaptable frente a la amenaza UAS tras una demostración con fuego real. Ese contexto ayuda a entender por qué el incidente cerca de Omán no es solo una anécdota llamativa, sino parte de una preocupación mucho más amplia.

En detalle. En los ejercicios realizados por el Ejército de EEUU, el AH-64E aparece empleando sensores electroópticos, infrarrojos y radar, además de misiles, cohetes guiados y el cañón de 30 mm para enfrentarse a drones. El otro plano es la supervivencia de la propia aeronave: BAE describe el AN/AAR-57 como un sistema de alerta para aeronaves estadounidenses y aliadas de ala fija y rotatoria frente a misiles infrarrojos y fuego hostil, compatible con chaff, bengalas, señuelos de radiofrecuencia y sistemas DIRCM/ATIRCM.

Pero no hay invulnerabilidad. Esa lista de capacidades no debe confundirse con una garantía absoluta frente a cualquier escenario. Una cosa es detectar, seguir y destruir drones en ejercicios controlados, y otra operar en un entorno real donde puede haber trayectorias inesperadas o apenas segundos para reaccionar. El propio Ejército de EEUU dejó un matiz relevante en marzo de 2026: muchos pilotos no habían realizado combate aire-aire con el Apache, de modo que todavía estaban desarrollando tácticas, técnicas y procedimientos para ese perfil de misión.

La ecuación ha cambiado. El episodio no demuestra que un dron barato pueda imponerse siempre a una plataforma mucho más sofisticada, ni que el Apache sea vulnerable por definición. Lo que sí deja es una idea difícil de ignorar para cualquier ejército moderno: una amenaza de bajo coste puede alterar una operación, elevar el riesgo y exponer incluso a sistemas muy avanzados si las condiciones se alinean. Esa es una de las lecciones que están empujando a los ejércitos a adaptarse: el precio de un arma ya no basta para anticipar su impacto.

Imágenes | Richard Kim/2nd Combat Aviation Brigade

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el problema es que hay policías usándolo para acosar a sus ex

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Las autoridades estadounidenses tienen una potente herramienta que lee matrículas y les permite reconstruir los movimientos de cualquier vehículo. Esta tecnología, llamada Flock, ha sido clave en la resolución de cientos de crímenes, pero también está siendo usada por algunos policías para vigilar y controlar a sus parejas y exparejas. 

Qué ha pasado. Cuentan en 404media el caso de un agente de Orange City, en California, que durante el verano de 2024 consultó la matrícula de su expareja 69 veces en el sistema. Además, buscó 24 veces la de su madre y 15 veces la de su padre. Usando estos datos, el agente se presentaba donde se encontraba, pero es que además estaba acosándola con llamadas constantes y hasta había metido un AirTag en su cartera. Lo acusaron de acoso y delitos informáticos y fue condenado a un día de prisión y cinco años de condicional.

No es un caso aislado. Según un estudio de Institute for Justice,  no ha sido el único caso en el que un agente ha usado los lectores de matrículas para acechar a sus parejas o exparejas. Hablan de al menos 18 casos conocidos en los últimos años, esto sólo los que han acabado en una condena, pero se cree que habrá muchos más que no han sido detectados. Citan varios casos, desde control a sus parejas, sus exparejas y las nuevas parejas de éstas, hasta persecución de desconocidas como un policía que rastreó y detuvo a una mujer que había conocido en un rodaje porque le había gustado.

Qué es y cómo funciona Flock. Es una empresa de “tecnología de seguridad pública” que tiene una enorme red de cámaras de lectura automática de matrículas. Estas cámaras registran todos los coches que pasan y una plataforma en la nube los almacena, permitiendo después reconstruir todos los movimientos de cualquier vehículo a lo largo del tiempo. El sistema también detecta coincidencias con órdenes de arresto, personas desaparecidas y vehículos robados y emite alertas si encuentra una coincidencia.

Muy efectivo, pero. Como decíamos, Flock ha sido clave para resolver muchos casos. Según la propia empresa, hasta 700.000 crímenes al año se resuelven usando su tecnología y defienden que los delitos que solían quedar impunes, como los atropellos con fuga, ahora se investigan y acaban en detenciones. El problema es que para usar el sistema no hace falta una orden judicial, simplemente un usuario y contraseña que tiene cualquier policía. Muchos agentes documentan sus búsquedas con motivos vagos o falsos para encubrir un uso indebido. 

Qué dice Flock. En declaraciones a 404media, la empresa se defiende de las acusaciones diciendo que está al tanto de estos casos, que son minoría y que salieron a  la luz  “gracias a las funciones de transparencia y rendición de cuentas incorporadas”. Es cierto que las funciones de auditoría han sido útiles para detectar algunos casos, como también lo es que ha habido situaciones de acoso que se han extendido durante años hasta que han sido detectadas. Además, es muy difícil de auditar porque el volumen de búsquedas es gigantesco, tanto que ni caben en un único excel (más de 1 millón). 

Have I been Flocked? Así se llama la web independiente que nació como respuesta a esta problemática. Aquí los ciudadanos pueden poner su matrícula y comprobar si ha sido buscada en la plataforma comparándola con registros internos filtrados. Flock ha presionado para que se cierre esta plataforma, argumentando que permite doxxear a policías y puede poner en riesgo investigaciones, pero no lo ha conseguido. 

Imagen | Jonathan Lim en Unsplash

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