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Cómo programar un resumen diario de tus nuevas newsletters enviado por inteligencia artificial a tu correo electrónico
Vamos a decirte cómo crear un resumen de todas las newsletters recibidas en tu correo electrónico utilizando inteligencia artificial. Para esto, vamos a utilizar el servicio Make para crear un workflow o flujo de trabajo con un automatismo de tres pasos.
La idea es tener un correo electrónico donde nos llegan las newsletters, y configurar un automatismo que una vez al día analice si tienes nuevas en tu buzón, las envíe a una IA como Gemini para que te haga un resumen, y que te envíe un correo electrónico a una segunda cuenta con un resumen de cada newsletter que tengas.
Pero antes de empezar, debo recordarte que cuando haces esto, estarás compartiendo los datos de tus correos primero con Make, donde vincularás tu cuenta, y luego con Gemini para que te haga un resumen. Es algo que debes tener en cuenta si eres una persona que quiere cuidar al máximo de su privacidad.
Y si no quieres complicarte tanto, recuerda que te hemos enseñado cómo hacer un resumen puntual de tus newsletters con IA. Este no estará programado como te vamos a enseñar hoy, pero solo necesitarás vincular tu correo directamente a una IA y escribir el prompt correspondiente.
Tienes que usar dos cuentas de correo
Para crear este automatismo necesitarás dos cuentas de correo. Una será la que reciba las newsletters y envíe un correo electrónico automático con el resumen de cada una a tu segunda cuenta.
Un consejo práctico es el de tener una cuenta solo para las newsletters. Con esto, primero evitarás que te lleguen newsletters no deseadas y que se compartan tantos datos de tu cuenta principal, y por otro lado, cuando crees este flujo de trabajo tampoco estarás vinculando el correo que usas normalmente, solo el de las newsletters.
Y con esto, cuando configures el tercer paso o módulo de nuestro flujo de trabajo, es ahí donde tendrás que poner el correo principal para recibir los resúmenes, mientras que todas las conexiones y las exploraciones de contenido serán en ese donde te llegan las newsletters.
Etiqueta tus newsletters


También vas a tener que etiquetar todas las newsletters que recibas. Así, tendrás todos los correos bajo esa etiqueta, y luego al crear el automatismo será más fácil apuntar dónde tiene que leer la IA. Por ejemplo en Gmail, ve a la opción de gestionar etiquetas y crea una.


Una vez hayas creado la etiqueta, simplemente ve etiquetando todos los correos que sean de newsletters. Así, las direcciones de los remitentes quedarán etiquetadas, y todos los correos que te lleguen irán directamente al tag que has creado para las newsletters.
Obtén la API de la IA que quieras utilizar


Para esta automatización, también vamos a necesitar la API de una IA para poder usarla en nuestro proyecto. En nuestro caso, seguiremos la guía que te hemos hecho para obtener la API gratis de Gemini, y así usar la IA de Google para procesar las newsletters y enviarte los resúmenes.
Simplemente, tienes que entrar en la web de aistudio.google.com e inicia sesión con tu cuenta de Google. Cuando lo hagas, en la barra de la izquierda pulsa en Claves de API, y luego arriba pulsa en Crear clave de API. Al hacerlo, crea un nuevo proyecto para vincular a él la clave y listo.
Cuando hayas creado la API, verás que te aparece en la lista de claves API. Solo tienes que pulsar a la izquierda, debajo de donde pone Clave, y se abrirá una ventana con la API, que empieza con “AIza–“. Esto lo puedes hacer con cualquier otra IA cuya API quieras utilizar.
Ahora, crea tu automatismo
Vamos a pasar ahora a crear nuestro automatismo. Como venimos haciendo ya varias veces, vamos a recurrir a Make, por ser una plataforma sencilla de utilizar y muy versátil. En ella crearemos automatismos con módulos de Gmail y Gemini, y en todos ellos tendremos que iniciar sesión.
Vamos a omitir estos pasos en la guía, pero para iniciar sesión con Gemini vas a necesitar poner la API que hemos obtenido en el paso anterior, y con Gmail tendrás que iniciar sesión y darle permiso a la plataforma para leer todos tus correos y poder escribirlos en tu nombre.
Primero el módulo de Gmail


Lo primero que vamos a hacer es crear un nuevo escenario en Make, y añadir el módulo Watch emails de Gmail dentro de él. Este módulo sirve para hacer que el automatismo lea correos electrónicos, y se puede lanzar cuando recibes uno nuevo.


Ahora pasamos al panel para configurar este módulo. En él, en Folder puedes poner All mail, para que lea todos los correos, pero justo debajo pon que no incluya el spam y la basura. O sea que asegúrate que las newsletters no vayan ahí.
En Label tienes que elegir la etiqueta Newsletters que hemos creado antes en Gmail. Como criterio puedes poner que sean todos, o los que no hayas leído todavía, y abajo poner que marque los correos procesados como leídos. Por último, puedes establecer un límite de correos a procesar. Guárdalo así, y en el siguiente paso elige si quieres procesar los correos a partir de ahora, todos, o a partir de una fecha.
Ahora un módulo de Gemini para hacer el resumen


Vamos ahora al segundo paso, el de crear un módulo de Gemini justo después del de Gmail. Pulsa en el + a la derecha del módulo de Gmail, entre las opciones busca Google Gemini, y dentro de sus funciones elige la opción Generate a response. Esta sirve para generar una respuesta a partir de unos datos que le des, que en este caso serán los correos etiquetados como newsletters.


Ahora vamos a configurar este módulo. Primero tendrás que iniciar sesión en Gemini usando la API que hemos generado al principio, y luego en AI Model puedes usar el modelo que quieras. No hace falta que sea el último, puede ser uno un poco anterior para que sea más ligero.
Lo importante está en el campo Messages, donde tenemos que configurar el Item 1. En Role pon User, y en el campo Parts, en Item 1, en Message Type pon Text. Debajo, en Text tendrás que escribir el prompt. Por ejemplo, nosotros hemos puesto esto:
Resumen el contenido de las siguientes newsletters en menos de cien palabras. Concéntrate en los puntos principales del contenido, e ignora las firmas y los disclaimers. Sé claro y conciso.
Tienes que decir quién envía la newsletter, el título y el resumen del contenido.
Aquí abajo está el contenido: 1. From (name), 1. Subject y 1. Full text body


Como ves, después del prompt vas a tener que elegir tres de los items que te aparecen en rojo en la ventana de la izquierda. Tendrás que buscar 1. From (name), 1. Subject y 1. Full text body. Con ellos, lo que estás haciendo es enviarle a Gemini los resultados del módulo de Gmail (para eso son los items), concretamente los del nombre, el título y el texto del cuerpo de los correos electrónicos que has etiquetado como Newsletters.
Más abajo, en System Instructions, simplemente busca el campo de Response Modalities y elige la opción Text. Con esto harás que las respuestas que genere la IA sean solo de texto, sin imágenes.
Configura el envío del correo


Vamos con el tercer paso de la creación del flujo de trabajo, y es el de crear otro módulo de Gmail después del de Gemini. En este caso, vamos a elegir el módulo Send an email de Gmail.


En este módulo, en el campo To tendrás que escribir la dirección de correo a la que te quieres enviar el resumen de las newsletters, que tiene que ser diferente al correo donde los recibes. Luego configura el correo, poniendo el título en Subject, dejando el Body type como una colección de contenidos, y centrándonos en Body contents.
En el campo Body contents, tienes que configurar un Content 1 poniendo en el campo Text el contenido del correo con el resumen. Ahí pon algo como “Este es el resumen del contenido de tu newsletter de hoy: Y entonces, tienes que añadir el item de Gemini 4. Result. Cuando estés escribiendo verás los items a la derecha, y busca los que están en azul en el campo de Gemini, eligiendo el de Result.
Ahora configura la ejecución del automatismo
Una vez hayas terminado de crear tu automatismo, pulsa en el botón Run once que tienes abajo de la pantalla, y se ejecutará para comprobar que todo funciona correctamente. Si todo está bien, este automatismo te enviará un correo electrónico por cada nueva newsletter que tengas en tu bandeja de correo.
Tras comprobar que todo está bien, pulsa abajo donde pone Every 15 minutes, y abrirás una ventana para configurar cada cuánto se ejecuta este escenario o automatismo.
Puedes configurarlo como quieras, pero yo te recomiendo ejecutarlo solo una vez al día para gastar menos créditos de Make. Para eso, en Run scenario elige la opción Every day, y debajo pon a qué hora quieres que se lance automáticamente tu automatismo.
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Un motor gasolina que gaste 3L a los 100km es un sueño hecho realidad. Y solo podía fabricarlo Españita
Con la gasolina y el diésel absolutamente disparados, reducir unas cuantas décimas (o litros) a los 100 es el deseo de prácticamente todo español. Aunque la eficiencia de los motores actuales es cada vez mayor, y el consumo de los gasolina no es tan disparado como el de hace dos décadas, gigantes como Repsol luchan por desarrollar motores ultraeficientes que funcionen con combustible renovable. Y lo han conseguido.
No están solos. Repsol tiene el combustible, pero necesita un socio que desarrolle los motores. Ese socio es Horse Powertrain, una Joint Venture entre Renault y el grupo chino Geely.
Esta se dedica a diseñar, fabricar y vender sistemas de propulsión térmicos e híbridos, algo que permite tanto a Renault como a Geely seguir explorando el vehículo de combustión del futuro sin abandonar sus planes de electrificación.
Horse H12 Concept. Este es un motor que promete menos de 3,3 litros a los 100km en el ciclo WLTP, con una reducción de consumo según la empresa de un 40% respecto a la media de vehículos gasolina nuevos matriculados en los últimos dos años.
¿Lo mejor de todo? El motor se ha desarrollado en España, y funciona con gasolina 100% renovable de Repsol. Horse tiene su sede operativa en Madrid, fábricas de motor en Valladolid y fábricas de cajas de cambio en Sevilla.
Por qué es importante. El Horse H12 Concept no es un disparo al aire. Es una evolución de un motor ya existente: el HR12. Se trata de un tricilíndrico de 1,2 litros producido en Rumanía, y utilizado en modelos como el Dacia Duster. Lo que hace especial a esta versión Concept es su sistema de recirculación de los gases de escape, un sistema de encendido especialmente optimizado y una caja de cambios híbrida.
Esta versión Concept, en alianza con Repsol, la muestra de hasta dónde pueden llegar estos motores con la ayuda del combustible sintético. No es un experimento con un motor diseñado desde cero, es el refinamiento de algo que ya existe.
El otro 50%. Repsol ya es capaz de producir a escala industrial gasolina de origen 100% renovable en su planta de Tarragona. Según indica, es compatible con todo vehículo gasolina actual, sin ser necesaria ningún tipo de modificación. Es su combustible Nexa, disponible por el momento en 30 de las estaciones de Repsol.
Lo mismo sucede con su diésel, que promete rebajar las emisiones netas de CO₂ hasta en un 90%. Y si te preguntas a cuánto sale la broma, aproximadamente unos 10 céntimos de euros más por litro respecto a los combustibles convencionales.
La combustión no está muerta. Las idas y venidas de Europa con los coches de combustión en 2035 dejan claro que el futuro pasará por la electrificación. Pero los planes de gigantes como Geely y Repsol para intentar mantener vivas soluciones de combustión más responsables con el planeta son un claro indicativo de que la gasolina y el diésel aún tienen vida por delante.
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Los ordenadores cuánticos universales nos prometen cambiar el mundo. Ahora están más cerca gracias a los superátomos gigantes
Los prototipos de ordenadores cuánticos que fabrican actualmente IBM, Honeywell o Google, entre otras compañías, son unos prodigios de la ingeniería. Sin embargo, tienen defectos, lo que actualmente limita mucho el abanico de aplicaciones en las que es posible utilizarlos. El más importante de todos ellos es que cometen errores y todavía no son capaces de corregirlos con eficacia. Los científicos están trabajando en la puesta a punto de sistemas avanzados de corrección de errores, y si logran su propósito llegarán los ordenadores cuánticos universales capaces de enfrentarse a un abanico amplio de problemas.
El talón de Aquiles de las máquinas cuánticas actuales es la extrema fragilidad de sus cúbits. Y es que son muy sensibles a las perturbaciones procedentes del entorno. Su interacción con el espacio que los rodea puede provocar que la información cuántica se pierda o se vea alterada, lo que les impide entregarnos un resultado correcto. Este fenómeno se conoce como decoherencia cuántica y tiene la capacidad de degradar los estados cuánticos que es necesario proteger para poder llevar a cabo operaciones con los cúbits.
Actualmente los investigadores están haciendo un esfuerzo enorme que persigue diseñar estrategias eficaces a la hora de aislar los cúbits del entorno. Sin embargo, también se están esforzando para poner a punto cúbits menos frágiles, y, por tanto, menos sensibles al ruido. Este es el plan en el que están trabajando varios científicos de la Universidad Tecnológica de Chalmers, en Suecia. Y es que han elaborado un sistema cuántico completamente nuevo diseñado para proteger la información cuántica y minimizar la injerencia del entorno. Su propósito es, ni más ni menos, allanar el camino a los ordenadores cuánticos universales o de gran escala.
Menos decoherencia conlleva ordenadores cuánticos más robustos y de más calidad
Los expertos en computación cuántica sostienen que los ordenadores cuánticos que tendrán la capacidad de corregir sus propios errores se podrán emplear para diseñar materiales exóticos, y probablemente también para elaborar nuevos fármacos y en problemas industriales de optimización, entre otras tareas. Estas son algunas de las aplicaciones que podrían poner en nuestras manos los cúbits implementados con superátomos gigantes que propone el equipo de la Universidad Tecnológica de Chalmers liderado por el profesor de física cuántica aplicada Anton Frisk Kockum.
Los superátomos gigantes exploran dos ideas conocidas desde hace tiempo por los físicos cuánticos: los átomos gigantes y los superátomos
Los superátomos gigantes exploran dos ideas conocidas desde hace tiempo por los físicos cuánticos: los átomos gigantes y los superátomos. A diferencia de los átomos aislados, un átomo gigante en este contexto es un cúbit artificial diseñado para interactuar con su entorno mediante ondas de luz o sonido en múltiples puntos físicamente separados. Esta peculiaridad les permite proteger los estados cuánticos de forma más eficaz que los sistemas convencionales, reducir la decoherencia y recordar interacciones pasadas.
El problema que implica el uso de átomos gigantes en el ámbito de los ordenadores cuánticos es que tienen limitaciones importantes al intentar entrelazarlos. El entrelazamiento es esencial en computación cuántica porque permite que varios cúbits compartan un único estado cuántico y actúen como un sistema coordinado. Para resolver esta limitación los investigadores de Chalmers han combinado los átomos gigantes y los superátomos. Un superátomo está constituido por varios átomos naturales que comparten el mismo estado cuántico y se comportan colectivamente como un solo átomo más grande.
Lei Du, uno de los investigadores de Chalmers, nos explica qué es un superátomo gigante: “Podemos observarlo como múltiples átomos gigantes trabajando juntos como una única entidad, lo que les permite exhibir una interacción no local entre la luz y la materia. Esto permite que la información cuántica de múltiples cúbits se almacene y se controle como una unidad y sin que sean necesarios circuitos circundantes cada vez más complejos”. Por el momento los superátomos gigantes son una propuesta teórica, pero el profesor Anton Frisk Kockum y su equipo van a intentar construir un sistema cuántico utilizándolos. Si lo consiguen podrían haber dado con un nuevo tipo de cúbit mucho más robusto, y, por tanto, idóneo para ser utilizado en la puesta a punto de ordenadores cuánticos universales.
Imagen | Generada por Xataka con Gemini
Más información | ScienceDaily
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Un streamer compartía películas descatalogadas. Ahora Enrique Cerezo quiere que vaya a dos años a prisión y que pague 870.000 euros
En octubre de 2021, cinco agentes antidisturbios equipados con escudos, escopetas tácticas y un ariete irrumpieron en el domicilio de un youtuber burgalés conocido como “El Feo”. No buscaban armas, drogas o delincuentes que hubieran cometido delitos de sangre, sino discos duros con películas. Películas fuera de circulación, que nadie ofrecía en casi ninguna parte de internet y cuyos derechos de explotación permanecían en un limbo legal hasta ese momento.
David contra Goliat. Con ese asalto arranca el proceso judicial que ha culminado este 9 de abril con el juicio en Burgos contra El Feo, nick del responsable del canal de YouTube La Maldita y de la ya clausurada web Zoowoman. La acusación particular, encabezada por EGEDA (la entidad de gestión de derechos de productores audiovisuales que preside Enrique Cerezo desde 1998), solicita dos años y medio de prisión y una indemnización que las partes cifran entre 850.000 y 870.000 euros.
Sin ánsimo de lucro. Zoowoman era una plataforma sin publicidad, suscripción o ningún tipo de modelo de negocio. Su propósito era rescatar y poner a disposición del público obras audiovisuales descatalogadas, películas cuyas productoras habían desaparecido o que tuvieron una distribución comercial errática o directamente nula. Zoowoman funcionaba como un repositorio colectivo de enlaces: los propios usuarios de la comunidad compartían accesos a películas alojadas en servidores externos como MEGA o archive.org, sin que los archivos residieran en la web.
Web hermana. La Filmoteca Maldita, el canal de YouTube asociado y que de momento sigue activo, funciona como un archivo de ensayos que dan contexto histórico y lecturas culturales del cine de género y de culto. Incluye cerca de 4.000 análisis de películas (según datos aportados por la defensa de El Feo), lo que resulta pertinente a la hora de acercarse a sus intenciones de difusor cultural, más que de mero explotador. Varios de esos vídeos, así como las películas a menudo inencontrables que residían en Zoowoman, se han utilizado como material docente en universidades como la UNAM, la Universidad de Buenos Aires o la Universidad de Medellín, tal y como afirma el propio Feo en un vídeo donde explica su caso.
El argumento legal. La acusación no puede esgrimir el lucro directo de El Feo porque Zoowoman no generaba ingresos, de modo que se apoya en la reforma del Código Penal de 2015, que amplió la definición de piratería para incluir el “beneficio económico indirecto”. Bajo esa interpretación, ofrecer películas gratis puede considerarse un “gancho” para atraer seguidores al canal principal y reforzar la reputación del creador y generar ingresos por otras vías, lo que constituiría lucro penalmente relevante aunque no haya dinero de por medio.
La investigación policial cifró en unos 12.000 euros el supuesto lucro indirecto obtenido de esa forma. El acusado se defendió explicando que esa cantidad equivale a sus ingresos totales como streamer durante sus primeros cuatro años de actividad, y que los mensajes que los agentes interpretaron como códigos de una red de piratería eran donaciones de su comunidad (“por tu cumpleaños”, “para que te tomes algo”), coherentes con el modelo de micromecenazgo de cualquier creador independiente. En enero de 2025, antes de que el juicio llegara a celebrarse, la acusación intentó un acuerdo: si se declaraba culpable y pagaba 100.000 euros la condena se rebajaría a un año de cárcel. El Feo lo rechazó.
Quién demanda. Enrique Cerezo, aparte de presidir la entidad demandante, es propietario de Video Mercury Films, la distribuidora que controla entre el 70 y el 80% de todo el cine español, con un catálogo de más de 7.000 títulos. Es también el presidente del Atlético de Madrid y el impulsor de FlixOlé, la plataforma de streaming lanzada en 2020 con la intención de difundir cine español de todas las épocas, buena parte de él descatalogado o no visto desde hacía décadas. La denuncia que acabó con la redada de 2021 se produjo poco después del lanzamiento de FlixOlé, cuyo catálogo coincidía en buena parte con el que difundía Zoowoman. La lógica, descrita por el propio acusado, es que Zoowoman ofrecía gratis lo que la nueva plataforma cobraba en una suscripción.
Cerezo no ha realizado declaraciones públicas sobre el caso. EGEDA actúa como acusación particular en nombre de los productores cuyos derechos administra, lo que incluye las películas del catálogo de Video Mercury. No es la primera vez que EGEDA se embarca en denuncias de este tipo: en 2017 denunció a distribuidores de dispositivos WebTV y en 2022, a 17 webs que difundían contenidos sin permiso, entre las que se encontraba Zoowoman.
Más allá del juicio. Si prospera la tesis del lucro indirecto, cualquier canal de divulgación cultural gratuito que construya audiencia podría ser potencialmente perseguido bajo el mismo paraguas legal. Hay precedentes internacionales que apuntan en la misma dirección. En Estados Unidos, el caso de Hachette contra Internet Archive, resuelto en 2024 con una derrota del archivo digital, demostró que los tribunales tienden a priorizar los derechos del titular frente a argumentos de acceso cultural, incluso cuando el modelo no tiene ánimo de lucro.
La cuestión legal. España tiene un régimen para obras huérfanas (transpuesto de una directiva europea en 2014 y desarrollado por Real Decreto en 2016) pero su uso está reservado exclusivamente a instituciones culturales públicas como museos, bibliotecas o filmotecas. Un particular o un creador digital independiente no puede ampararse en él, lo que deja sin cobertura legal precisamente el tipo de iniciativa que representa Zoowoman y que queda en entredicho desde el mismo momento en el que Cerezo crea FlixOlé para que esas películas dejen de estar inaccesibles.
Imagen | Casa de América
En Xataka | La IA se ha construido saqueando el contenido de Internet. Ahora hay gente que quiere cobrar por permitirlo
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