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La DGT no está utilizando radares móviles dentro de radares de tramo. Las matemáticas te lo explican: es absurdo

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Radares y DGT. Dos palabras que, por separado, soliviantan a los conductores y que, juntas, llegan a sacar lo peor de ellos. Y que, por supuesto, consiguen clicks y pinchazos. Una evidencia que se puede comprobar en la cantidad de noticias de noticias que se publican a diario. Eso cuando hablamos de noticia y no de medias verdades o, directamente bulos.

De hecho, ha sido la propia DGT la que, cansada de este tipo de prácticas, ha llegado a desmentir algunas de las múltiples informaciones en sus canales oficiales. Pese a todo, algunos medios y cuentas en redes sociales siguen buscando clicks disfrazando de noticias lo que en realidad son rumores sin base sólida que los sostengan.

Entre estas últimas informaciones encontramos aquellas que señalan el uso de radares móviles dentro de radares de tramo para “cazar” a los conductores que, supuestamente, tratan de engañar a estos últimos controladores.

Tratar de engañar a un radar de tramo es absurdo

Antes de nada, debemos comprender cómo funciona un radar de tramo. Este tipo de controladores toman una fotografía a la entrada del mismo de todas las matrículas que pasan por un primer pórtico donde están situadas las cámaras. En ella queda reflejada la hora exacta en el que el vehículos entra en el tramo vigilado.

Como la distancia del tramo es siempre la misma, el sistema es consciente de que un vehículo necesita emplear, como mínimo, un tiempo concreto (medido en minutos y segundos) para cubrir todo el tramo. La cámara del pórtico de salida realiza una segunda toma de la matrícula y coteja el tiempo que ha empleado el vehículo para superar el espacio vigilado.

Si el tiempo registrado entre ambas cámaras es inferior al mínimo que podría haber tardado el automóvil circulando al límite máximo de la vía, la denuncia es gestionada y al conductor le llegará la multa a casa.

Radar De Tramo Ampliada
Radar De Tramo Ampliada

Fuente: DGT

Lo que defienden algunos medios y cuentas de Internet es que hay conductores que trampean este sistema. Según ellos, algunos conductores circulan por encima de la velocidad máxima permitida y, antes de pasar el radar frenan lo suficiente para que el tiempo transcurrido esté dentro de los límites permitidos.

Estas informaciones apuntan a que la DGT está vigilando esto poniendo a agentes con radares móviles dentro del espacio ya cubierto por un radar de tramo. Hemos preguntado a la DGT y no nos confirman que esto esté sucediendo ya que, en sus propias palabras, “el radar de tramo ya está pensado para que se mantenga una velocidad sostenida durante un tiempo determinado, no para vigilar puntos concretos de la carretera (puntos negros, por ejemplo)”. Por lo tanto, sería algo así como “vigilar un tramo que ya está vigilado”, según el organismo.

Es posible que esta información haya nacido en el propio listado de radares de la DGT, donde se especifica la longitud de todos los radares de tramos. En ese mismo documento también se incluyen los kilómetros donde es más probable encontrar un radar móvil y algunos de esos tramos se solapan en kilómetros con los radares de tramo.

Sin embargo, esto no quiere decir que se estén utilizando dentro de los propios radares. Deberíamos entenderlo más como un aviso de que kilómetros antes y después del controlador de tramo podemos encontrarnos con estos radares móviles.

Además, hay que tener en cuenta que las propias matemáticas nos señalan lo absurdo del asunto.

Pongamos un tramo de 10 kilómetros limitado a 100 km/h. Para cubrirlo dentro de la legalidad, un coche debe emplear más de seis minutos. Si circula a 120 km/h, empleará cuatro minutos y medio para recorrer nueve kilómetros. Eso le obligará a circular el kilómetro que le queda a un máximo de 40 km/h.

La velocidad, además, será todavía más baja cuanto más se aproxime a la salida del radar de tramo a una velocidad por encima del máximo permitido. Es decir, no sólo es que esto sería motivo de una infracción (200 euros), porque estaría circulando por debajo de la mitad del máximo permitido en la vía, también sería un auténtico peligro. Si apurara más, el conductor tendría que, prácticamente, pararse si no quiere recibir la sanción.

Foto | DGT

En Xataka | Conducir más rápido después de instalar un radar de tramo: la paradoja de la última decisión de la DGT en Cantabria

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Gemini 3 ha dejado atrás a todos sus competidores. Es el puñetazo en la mesa definitivo de Google: Crossover 1×32

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Hace tres años, pánico en Google. El lanzamiento de ChatGPT hacía que Google declarara un “código rojo” ante un modelo de IA que planteaba una revolución clara y una amenaza patente para el negocio de las búsquedas. 

Sundar Pichai comenzó a mover ficha, pero lo cierto es que los primeros movimientos con Bard fueron desastrosos. Hubo más problemas y meteduras de pata, pero desde entonces la trayectoria de Google ha sido espectacular, y sus modelos de IA no han parado de cosechar éxitos.

Lo vimos con Gemini 2.5 Pro y con Nano Banana, pero ahora lo han vuelto a demostrar con Gemini 3, que se ha logrado convertir en el modelo con mejores prestaciones en la mayoría de ámbitos, al menos según los benchmarks ofrecidos por la empresa.

Es algo sorprendente, sobre todo teniendo en cuenta que OpenAI parecía tener controlado el mercado con un ChatGPT que sigue siendo más popular pero que poco a poco va estando acorralado por la competencia. 

De hecho Google parece estar haciéndolo todo bien últimamente en este ámbito. DeepMind es el gran referente de la “IA seria”, y los enormes recursos de Google —que tiene su propia nube, sus propios chips y su propio modelo— apuntan a un futuro brillante para esta compañía.

De todo ello precisamente hablamos en este episodio Crossover 1×32 en el que repasamos esos comienzos titubeantes de Google y cómo la empresa ha logrado deshacerse de sus miedos para apostarlo todo a la IA. Eso en sí es sorprendente, porque esa apuesta también es arriesgada para ellos. ¡Tiempos apasionantes!

En YouTube | Crossover

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lo que más se repite no se parece en nada a las búsquedas de Google

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Durante estos tres años de convivencia con ChatGPT, ha ido calando cierta sensación de que el buscador de siempre ha dejado de ser imprescindible. El chatbot responde en lenguaje natural, permite repreguntar y, en muchos casos, ahorra tiempo frente a una lista de enlaces. Pero esa comodidad no implica necesariamente que esté haciendo el mismo trabajo que Google. Buscar no siempre es obtener una respuesta cerrada: también es explorar fuentes, comparar y decidir por uno mismo a qué información dar crédito. 

Para entender qué está cambiando de verdad, conviene mirar cómo se usa cada herramienta y no solo cómo se habla de ellas. Antes de pasar al estudio, podemos hacer una pregunta concreta: cuando abrimos ChatGPT, ¿estamos buscando información en el sentido clásico o estamos haciendo otra cosa? El matiz importa porque “buscar”, como hemos dicho, mezcla acciones muy distintas.

Lo que los estudios dicen sobre la verdadera relación entre ChatGPT y Google

Un paper del National Bureau of Economic Research elaborado con datos proporcionados por OpenAI es el punto de partida para aterrizar este tema. Está construido a partir de mensajes enviados a ChatGPT clasificados de manera automática para detectar patrones sin que nadie lea el contenido. El objetivo no es evaluar la calidad de las respuestas, sino medir para qué acudimos al chat en la práctica y cómo cambia ese uso con el tiempo.

La primera foto que ofrece el paper es clara y conviene darla con precisión temporal. En junio de 2025, el 73% de los mensajes se consideraron no relacionados con el trabajo, frente al 27% vinculados a tareas laborales. Ese reparto también cambia respecto a etapas anteriores que el propio estudio compara, y sugiere que el uso personal está ganando peso con el paso del tiempo. El dato importa porque cuestiona una idea extendida: que el chat es ante todo una herramienta profesional.

Cuando el análisis baja al detalle, la actividad se concentra en tres grandes categorías. 

  1. Orientación práctica: cuando queremos entender algo, aclarar conceptos o ver opciones con más claridad.
  2. Búsqueda de información: indagar sobre hechos, temas o cuestiones concretas (es el apartado que más se aproxima al patrón de la búsqueda web tradicional). 
  3. Escritura: incluye desde redactar hasta estructurar ideas y planificar tareas. 

Esto se traduce a gestos muy reconocibles que no dependen de una lista de resultados. A veces usamos ChatGPT para aclarar ideas o pedir orientación. Otras veces delegamos trabajo, desde pulir un correo hasta organizar un documento o preparar un plan. Y, en menor medida, también se utiliza como un espacio donde pensar en voz alta y ordenar preocupaciones. En todos esos casos, el valor no está en llegar a una página, sino en recibir una respuesta adaptada al contexto inmediato y en forma de salida utilizable.

Estudio
Estudio

Ahí es donde la comparación con Google se vuelve más precisa. El buscador está pensado para mostrar un mapa de enlaces, permitir que exploremos fuentes y decidamos a cuáles entrar, con el coste de leer, comparar y sintetizar información dispersa en la web. ChatGPT, en cambio, concentra parte de ese trabajo en una respuesta y la ajusta a lo que hemos preguntado, lo que desplaza el esfuerzo desde la navegación hacia la interpretación.

Esta convivencia encaja bien con lo que describe Nielsen Norman Group en uno de sus estudios. Su conclusión principal es que los hábitos de búsqueda son sorprendentemente persistentes y que tendemos a empezar por lo que nos resulta familiar, incluso cuando ya hemos incorporado herramientas de IA a otras tareas cotidianas.

Google Busqueda
Google Busqueda

Frecuentemente lo utilizamos como un atajo mental y práctico para llegar a destinos que ya conocemos. En lugar de escribir directamente “youtube.com”, tecleamos “YouTube” en Google y desde ahí accedemos al sitio. Bajo ese esquema, el buscador sigue operando como una gran puerta de entrada al ecosistema web, más que como un motor de descubrimiento puro.

El resultado no es una sustitución limpia ni un relevo inmediato, sino un ecosistema más fragmentado y funcionalmente repartido. Alternamos entre buscadores tradicionales y chatbots según el momento y la tarea, y eso redistribuye el esfuerzo entre encontrar información, entenderla, tomar decisiones y producir contenido. Aun así, conviene manejar estos datos con cautela. El ecosistema sigue en movimiento y los hábitos todavía están ajustándose, por lo que no deberíamos leer estos resultados como definitivos.

Por otra parte, Google ha ido incorporando capas de IA generativa, desde los resúmenes con IA hasta el denominado Modo IA. Sin embargo, por ahora el modelo basado en enlaces sigue marcando el ritmo de la experiencia. Y el servicio continúa siendo, además, una fuente dominante de tráfico para la web, aunque su propia integración de IA ya está empezando a reducir la necesidad de hacer clic en muchos casos.

Imágenes | Berke Citak | Firmbee.com | sarah b

En Xataka | Microsoft ha reducido su ambición con la IA. Se ha dado cuenta de que casi nadie usa Copilot, afirman en The Information

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Encuentran muerto al actor Rob Reiner y su esposa Michele Singer en Los Ángeles; abren investigación

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Reuters.- El actor, director y activista político estadounidense Rob Reiner y su esposa Michele Singer fueron encontrados muertos en su casa de Los Ángeles el domingo, y la policía está investigando las circunstancias del suceso como un aparente homicidio, informaron representantes de la ciudad.

Según la información preliminar de los medios especializados, sus cuerpos presentaban heridas provocadas por un arma punzocortante y, de manera oficial, aseguran que el principal sospechoso es un miembro de su familia.

Aunque la policía se negó a identificar públicamente a las dos personas, la alcaldesa Karen Bass y el gobernador de California, Gavin Newsom, emitieron comunicados en los que confirmaban que Reiner, de 78 años de edad, y su esposa, Michele, de 68 años de edad, habían fallecido.

“Es una pérdida devastadora para nuestra ciudad y nuestro país. Las contribuciones de Rob Reiner resuenan en toda la cultura y la sociedad estadounidenses, ha mejorado innumerables vidas a través de su trabajo creativo y su defensa de la lucha por la justicia social y económica”, escribió la alcaldesa.

El domingo por la noche, el subjefe del Departamento de Policía de Los Ángeles, Alan Hamilton, informó a los periodistas que los agentes de patrulla de la Policía de Los Ángeles que acudieron a la casa a última hora de la tarde del domingo descubrieron dos cadáveres en su interior.

Los detectives de la unidad de robos y homicidios de la policía de Los Ángeles estaban esperando una orden de registro antes de entrar en la casa para llevar a cabo una revisión exhaustiva y una investigación del lugar, dijo Hamilton.

El Departamento de Policía de Los Ángeles emitió un comunicado en las redes sociales a primera hora de la tarde en el que calificaba el caso como una investigación de un “posible homicidio”, aunque Hamilton dijo que la policía no había identificado a ningún sospechoso el domingo por la noche.

La causa de la muerte la publicará la Oficina del Médico Forense del Condado de Los Ángeles, dijo Hamilton.

Como actor, Reiner, fue recordado sobre todo por su papel en la comedia de televisión conocida como “All in the Family”, en la que interpretaba el papel de Mike “Meathead” Stivic, el yerno y enemigo liberal del personaje principal, el intolerante de clase trabajadora Archie Bunker, interpretado por Carroll O’Connor.

Reiner desarrolló una prolífica carrera como director en Hollywood con títulos tan populares como “The princess bride”, “Cuando Harry encontró a Sally…”, “Cuenta conmigo”, “Miseria” y la candidata a cuatro Oscars “A Few Good Men”.

Este año se estrenó una secuela del falso documental “This is Spinal Tap“.

Su esposa, Michele, fue en su día fotógrafa y captó la imagen de Donald Trump que aparece en la portada de su libro “Trump: The Art of the Deal”.

Rob Reiner, nacido en Nueva York e hijo del fallecido guionista de comedias y actor Carl Reiner, también era conocido por su activismo político.

En las elecciones presidenciales de 2004, apoyó al candidato demócrata John Kerry y apareció en anuncios que apuntaban al entonces presidente George W. Bush. Reiner también apoyó a los aspirantes demócratas a la presidencia Al Gore y Hillary Clinton.

Reiner estuvo casado previamente con Penny Marshall, quien interpretó a Laverne en “Laverne & Shirley” y fue también productora y directora. Más tarde se casó con la actriz Michele Singer, con la que tuvo tres hijos.

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