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Cómo crear un bot de Telegram que te resuma cada mañana con IA tus citas de Google Calendar
Vamos a decirte cómo crear un bot de Telegram que resuma cada día tus citas y eventos de Google Calendar, haciendo de él un secretario personal que cada mañana te haga un resumen. Para ello, haremos que el bot utilice inteligencia artificial como Gemini, ChatGPT, Claude o la que prefieras.
Para realizar esta tarea vamos a usar dos servicios de terceros. Primero usaremos BotFather de Telegram para crear el bot, y luego iremos al servicio Make para crear un workflow o flujo de trabajo que le añada una IA, que en el caso de nuestro paso a paso será Gemini, pero podrás usar cualquier otra.
Pero antes de empezar, un único aviso. Este método es muy fácil y útil, pero al final le estarás dando la información de tu calendario a terceros. Google ya la tiene, pero también la estarás compartiendo en la plataforma de Make, y eso es algo que debes tener siempre en cuenta.
Primero debes crear el bot


Lo primero que debes hacer es crear un bot en Telegram con BotFather. Para eso, escribe un mensaje al bot @BotFather y escribirle como si fuera un nuevo usuario. Escribe el comando /newbot para crear un nuevo bot, al que tienes que dar un nombre para identificarlo tú y un nombre de usuario único para acceder al bot cuando quieras.
Cuando lo hagas te dará dos cosas, primero el nombre de usuario y la dirección de tu bot para acceder a él, y segundo un token de acceso con varias cifras y letras. Este token lo tienes que guardar para usarlo más adelante.
En el mensaje que te va a devolver Telegram, también te dará un enlace al bot que has creado, que básicamente será t.me/@nombredelbot. Esto será importante para luego.
También puedes usar las opciones de BotFather para personalizar tu bot, poniéndole una imagen de perfil, una descripción o lo que quieras. Todo esto te lo hemos explicado en nuestro post sobre BotFather. Una vez creado el bot debes entrar y ejecutarlo con el comando /Start para que quede activo, aunque al hacerlo no te responda nada.
Ahora consigue la API de una IA


Ahora necesitas la API de una IA. Nosotros usaremos la API gratis de Gemini, que aunque tiene algunos límites en su uso, es más que suficiente para un poco uso. Para conseguirla ve a la web de aistudio.google.com e inicia sesión con tu cuenta de Google. Cuando lo hagas, ve a Dashboard y pulsa en Claves de API. Aquí dentro, pulsa en la opción Crear clave de API que tienes arriba a la derecha.


Ahora tienes que pulsar en la opción de Crear clave de API que te aparece en la parte superior de la pantalla que has creado. Esto abrirá una ventana donde tienes que crear el proyecto para el que la vas a usar para poder identificarla, por ejemplo “Bot Secretario”. Cuando crees el proyecto, ya podrás crear la API.
Y por cierto, si quieres algo más avanzado, también te hemos explicado alternativas de pago a la API de Google. En Basics tienes artículos donde ver los precios y cómo conseguir la API de ChatGPT, la API de Claude, la API de DeepSeek o la API de Qwen.
Ahora crea el flujo de trabajo


Ahora toca crear tu flujo de trabajo. Para esto, tendrás que entrar en Make.com, y crear un nuevo escenario. Esto te llevará a una pantalla donde solo tienes que pulsar en el botón de agregar para añadir el primer módulo, y luego a la derecha de cada módulo pulsar en + para ir agregando otro contiguo.
Pero para hacer esto, vas a tener que ir configurando cada módulo antes de encadenar el siguiente. Vamos a guiarte y explicarte los cuatro módulos que debes añadir y cómo configurarlos, así como luego el programar el escenario para que se ejecute cada día a la hora que quieras.
1. Añade el módulo de calendario


Para empezar, tienes que crear un nuevo módulo. En la pantalla que se abre elige Google Calendar, y en las opciones pulsa en el módulo Search Events. Tendrás que iniciar sesión con tu cuenta de Google.


En la ventana de configuración, tendrás que ir añadiendo los siguientes elementos que te vamos a ir listando:
- Calendar ID: Elige el calendario primario o ese donde tengas los datos de las reuniones o elementos que quieras resumir.
- Start Date: Pega lo siguiente: formatDate(now; “YYYY-MM-DD”)T00:00:00Z
- End Date: Pega lo siguiente: formatDate(now; “YYYY-MM-DD”)T23:59:59Z
- Single Events: En este campo, elige la opción Yes.
Cuando lo tengas todo, pulsa en Save. Si quieres, abajo pulsa en Run once para que Make le haga una pasada a tu calendario, y así en el siguiente módulo puedas poner opciones relacionadas con los resultados obtenidos.
2. Añade el agregador de texto


Ahora tienes que añadir un siguiente módulo encadenado con el calendario. En las aplicaciones pulsa Tools, y dentro pulsa en Text Aggregator. Ahora, entra en el módulo, y en el campo Text tendrás que elegir las opciones 1. Summary y 1. Start.
Si te lías, con solo hacer clic en el campo de texto ya te aparecerá una ventana con sugerencias. En ella, busca las sugerencias de Google Calendar, y en los resultados pulsa en las opciones de Summary y Start, de forma que al rellenarse aparezcan con el número 1. Si no salen, haz primero un Run once con el módulo del calendario a solas para que aparezcan al crear el Text Aggregator.
3. Añade a Gemini en la ecuación


Con lo que llevamos hecho hasta ahora, el automatismo analiza tu calendario y obtiene los eventos. Ahora es el turno de enviarlo todo a Gemini para que luego genere la respuesta. Para esto, elige el módulo de Gemini, y vincula la IA usando la API que hemos obtenido antes.
Una vez lo hayas hecho, toca configurar el módulo. En AI Model tienes que elegir un modelo “Flash” de Gemini, porque son los que menos créditos consumen. Luego, despliega el campo Messages, y luego el de Item 1, que es donde vamos a trabajar. Aquí, en Role elige la opción User.
Ahora viene la parte compleja. En el módulo Text tienes que escribir lo siguiente:
“Eres un asistente personal eficiente. Aquí tienes mi lista de eventos para hoy: [Inserta aquí la variable ‘Text’ del Aggregator]. Hazme un resumen breve, motivador y dime si tengo algún hueco libre importante o si voy muy apretado de tiempo.”


Aquí, tienes que asegurarte que donde te he puesto [Inserta aquí la variable ‘Text’ del Aggregator] añadas de la ventana de opciones la opción Text perteneciente al agregador de texto. Así, cuando Make convierta en un texto todas las citas obtenidas del calendario, será este contenido el que le envíes a Gemini.
4. Haz que el bot te envíe el resumen


Antes de añadir el módulo de Telegram, pulsa en Run once en el automatismo para comprobar que todo está bien, y generar resultados que luego puedas añadir. Ahora añade el módulo de Telegram llamado Send a Text Message or a Reply, y vincúlalo a tu bot usando el token.
Ahora, en Chat ID tienes que escribir tu ID de usuario dentro de Telegram. Esto lo puedes obtener mediante bots específicos como IDBot, UserInfoBot y similares. Con esto harás que tu bot de Telegram te envíe el mensaje a ti.
Ahora viene la parte importante. Pulsa en Text, y en las opciones relacionadas con Google Gemini que te aparecen en la ventana que se abre, ve navegando abriendo las carpetas Candidates, Content y Parts pulsando en las flechas hacia abajo de la izquierda de cada uno, y dentro elige la opción Text. Al hacerlo, se quedará configurada una ruta Candidates[]: Content: Parts[]: Text.


Ahora, vuelve a pulsar en el botón Run Once que tienes abajo para ejecutar todo el automatismo. Cuando lo hagas, tendrás que recibir un mensaje de Telegram donde se te hace el resumen de todo lo que tengas anotado en el día en el que lo ejecutes. Obviamente, asegúrate de haber añadido cosas al calendario aunque sea de prueba.
5. Configura cuándo se ejecuta el automatismo


Cuando te hayas asegurado de que todo funciona bien, pulsa donde pone Every 15 minutes al lado del botón de Run once. No para activar la opción, pulsa en el texto para abrir una ventana con la configuración de cuándo programarlo.
Ahora, elige la opción Daily para que la automatización se ejecute cada día o una vez al día, y configura la hora a la que quieres que lo haga. Puedes añadir más horas si quieres que lo haga más veces cada día. Cuando lo tengas, simplemente pulsa en Save. Ya está, tienes un bot secretario creado.
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invertir un dineral y dejar a NVIDIA casi sin margen
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.
Imágenes | Xataka con Nano Banana
En Xataka | Ya sabemos cuánta agua consume Amazon en sus centros de datos. Tenemos buenas y malas noticias
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la explicación apunta a un dron iraní barato
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
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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