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Si te estás metiendo en el mundo de la programación reactiva con Kotlin, seguramente te habrás dado cuenta de que manejar el flujo de datos no es moco de pavo. Los Kotlin Flows han llegado para sustituir a librerías más complejas como RxJava, ofreciendo una manera mucho más natural y sencilla de gestionar secuencias asíncronas aprovechando todo el poder de las corrutinas.

Entender cómo pasar de un flujo que solo se activa cuando alguien lo pide a uno que está siempre ahí, listo para dar información, es la clave para que tu aplicación no consuma recursos como si no hubiera un mañana. Aquí es donde entran en juego los conceptos de flujos fríos y calientes, y cómo transformarlos usando herramientas específicas para que la experiencia del usuario sea fluida y sin tirones.

La esencia de los Cold Flows

Por defecto, los flujos en Kotlin son fríos. Esto significa que son básicamente como una receta de cocina: el código no se ejecuta hasta que alguien decide llamar a la función collect(). Si tienes dos colectores escuchando el mismo flujo frío, el productor se ejecutará dos veces desde el principio, lo que puede ser un desastre si estás haciendo peticiones a una API o consultas pesadas a la base de datos.

Existen varias maneras de montar estos flujos. El método asFlow() es ideal para convertir colecciones existentes; flowOf() sirve para valores ya definidos, y el constructor flow { … } es el más flexible, ya que permite emitir valores mediante la función emit() y ejecutar funciones de suspensión sin complicaciones.

En cuanto a su procesamiento, los flujos son secuenciales, lo que quiere decir que esperan a que un elemento termine antes de pasar al siguiente. Para manipular estos datos, contamos con operadores intermedios como map() o filter(), que crean un nuevo flujo transformando el anterior, y operadores terminales como collect() o first(), que son los que realmente disparan la ejecución del flujo.

Entrando en el terreno de los Hot Flows

A diferencia de los fríos, los flujos calientes no esperan a que haya un suscriptor para empezar a trabajar; están activos y permanecen en la memoria independientemente de quién los esté escuchando. Son perfectos para situaciones donde necesitas compartir un estado común o emitir eventos que lleguen a varias partes de la app al mismo tiempo.

Dentro de este ecosistema tenemos dos protagonistas: StateFlow y SharedFlow. El primero es como un contenedor de estado que siempre recuerda el último valor emitido y lo entrega inmediatamente a cualquier nuevo suscriptor. Es el sustituto moderno de LiveData, aunque requiere obligatoriamente un valor inicial en su constructor.

Por otro lado, SharedFlow es más como un bus de eventos. No necesita un valor inicial y es la herramienta ideal para gestionar eventos únicos, como una navegación o un mensaje de error, ya que no retiene el estado por defecto (si replay es 0), evitando que el evento se dispare de nuevo al rotar la pantalla.

Transformación con stateIn y shareIn

Convertir un flujo frío en uno caliente es fundamental para optimizar la arquitectura de Android. Para crear un StateFlow a partir de un flujo frío, utilizamos el operador stateIn. Este operador necesita un CoroutineScope (normalmente el viewModelScope), una política de inicio y un valor inicial para poder funcionar correctamente.

Si lo que buscamos es una difusión de eventos sin mantener un estado actual, la opción es shareIn. Aquí configuramos el número de elementos que se deben repetir para los nuevos suscriptores y la política de comportamiento. Una de las opciones más habituales es SharingStarted.WhileSubscribed(5000), que mantiene el flujo activo durante 5 segundos tras el último suscriptor, permitiendo que la rotación de la pantalla no reinicie la carga de datos.

Es vital diferenciar que mientras stateIn produce un StateFlow con acceso síncrono a través de la propiedad .value, shareIn genera un SharedFlow que es más flexible en cuanto a la configuración del búfer y la gestión de la contrapresión mediante políticas como BufferOverflow.DROP_OLDEST.

Recolección segura y ciclo de vida

No basta con tener un flujo caliente; hay que saber consumirlo. Si lanzas un collect() dentro de un simple launch en la UI, corres el riesgo de seguir procesando datos en segundo plano, lo que puede provocar fugas de memoria o crashes. La solución estándar es utilizar repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED).

Esta API garantiza que la recolección se detenga cuando la vista pasa a estado STOPPED y se reinicie al volver a STARTED. En el mundo de Jetpack Compose, la alternativa es collectAsStateWithLifecycle() para la gestión de estado, que hace exactamente lo mismo: deja de escuchar cuando la app no es visible, ahorrando batería y CPU de forma inteligente.

Estrategias de Testing para flujos

Probar flujos calientes tiene su miga. No basta con mirar el valor final, ya que podrías perderte estados intermedios debido a la conflación de StateFlow. Para solucionar esto, la librería Turbine se ha convertido en la herramienta estrella, permitiendo esperar emisiones específicas con awaitItem() de forma determinista.

Cuando probamos un ViewModel que usa stateIn, es un error común olvidar que debe haber al menos un colector activo durante la prueba. Si no hay nadie escuchando, el operador stateIn no activará el flujo subyacente y los valores nunca se actualizarán en la propiedad value, haciendo que el test falle sin motivo aparente.

Para los flujos fríos, se recomienda el uso de repositorios falsos (fakes) que emitan valores predefinidos. Podemos verificar la primera emisión con first() o convertir el flujo en una lista con toList() siempre que la secuencia sea finita, asegurando que la lógica de negocio se comporta como esperamos antes de subir el código a producción.

Dominar la transición de flujos fríos a calientes mediante stateIn y shareIn permite construir aplicaciones Android mucho más robustas, donde la gestión del estado de la interfaz y la emisión de eventos se separan con claridad. Mientras que los flujos fríos son ideales para pipelines de datos bajo demanda, los calientes aseguran que la información esté disponible y compartida eficientemente, siempre y cuando se respeten los ciclos de vida mediante repeatOnLifecycle y se validen correctamente con herramientas como Turbine.

Seguro que te ha pasado alguna vez: te toca trabajar con una librería de hace años que usa el típico sistema de callbacks y sientes que el código se vuelve un caos. Esa estructura, donde una función llama a otra y esta a su vez a otra, acaba creando el famoso «callback hell», haciendo que mantener el proyecto sea una auténtica pesadilla y que leer el flujo de datos sea como intentar descifrar un jeroglífico.

Afortunadamente, Kotlin nos ofrece las corrutinas, que básicamente son como hilos pero mucho más ligeros y eficientes. Gracias a ellas, podemos transformar esas llamadas asíncronas antiguas en un estilo de programación secuencial, logrando que el código sea mucho más limpio, legible y, sobre todo, más fácil de depurar sin bloquear el hilo principal de la aplicación.

El problema de los callbacks y la llegada de las corrutinas

Cuando usamos APIs basadas en devoluciones de llamada, la lógica se fragmenta. Imagina que tienes que validar un usuario, luego pedir sus amigos y finalmente sugerirle otros nuevos; si cada paso depende de un callback, terminarás con una indentación infinita hacia la derecha. Además, gestionar los errores en cada nivel de esa pirámide es agotador y propenso a fallos.

Aquí es donde entran las funciones de suspensión. Estas permiten que una corrutina se detenga en un punto concreto y devuelva el control al sistema hasta que el resultado esté listo. Lo mejor de todo es que, para quien lee el código, parece que la operación es síncrona, aunque por debajo el hilo no esté bloqueado y la aplicación siga respondiendo con fluidez.

Dominando suspendCancellableCoroutine

Para cerrar la brecha entre el mundo de los callbacks y el de las corrutinas, disponemos de una herramienta fundamental llamada suspendCancellableCoroutine. Esta función actúa como un puente que nos proporciona un objeto CancellableContinuation, el cual nos permite reanudar la ejecución de la corrutina manualmente una vez que la API antigua nos devuelva el dato esperado.

A diferencia de su versión simplificada, suspendCoroutine, la variante cancellable es la opción preferida en el desarrollo profesional. ¿La razón? Nos permite gestionar la cancelación del Job. Si el usuario cierra la pantalla mientras la petición sigue en curso, podemos evitar que la corrutina se reanude innecesariamente, previniendo así fugas de memoria y consumo de recursos.

Para implementar esto, simplemente envolvemos la llamada asíncrona y, dentro del callback de éxito, llamamos a continuation.resume(resultado). Si la operación falla, utilizamos continuation.resumeWithException(e) para que la excepción suba hasta el punto de llamada y pueda ser capturada con un bloque try-catch convencional, eliminando la necesidad de manejar errores en múltiples callbacks.

Gestión avanzada de la cancelación y recursos

Uno de los puntos más críticos es asegurar que no dejemos procesos colgados. El método invokeOnCancellation es vital aquí, ya que nos permite instalar un manejador que se ejecutará siempre que la corrutina sea cancelada. Esto es fundamental si la API antigua requiere que desregistremos manualmente un listener o cerremos un archivo para no dejar basura en el sistema.

Es importante entender que la cancelación en Kotlin es generalmente asíncrona. La garantía de cancelación inmediata asegura que, si el Job fue cancelado mientras la función estaba suspendida, la corrutina no se reanudará con éxito, incluso si el método de reanudación ya fue invocado. Esto protege la integridad de la aplicación evitando que se ejecute código en componentes de UI ya destruidos.

Cuando un solo resultado no basta: callbackFlow

Hay casos donde no buscamos un único valor, sino un flujo continuo de datos, como las actualizaciones de la ubicación GPS. Para esto, suspendCancellableCoroutine se queda corto y debemos recurrir a callbackFlow. Este constructor nos permite emitir múltiples valores a través de un flujo asíncrono basado en canales.

Dentro de un callbackFlow, utilizamos la función offer (o trySend en versiones recientes) para enviar datos al flujo conforme llegan. Un detalle obligatorio es la llamada a awaitClose al final del bloque; este es el lugar donde debemos limpiar los recursos y desregistrar los callbacks para que el flujo no quede abierto eternamente consumiendo batería y CPU.

Para optimizar estos flujos, podemos usar operadores como conflate(), que es ideal cuando solo nos interesa la actualización más reciente y queremos ignorar los valores intermedios si el recolector es más lento que el emisor. Además, integrar esto con asLiveData() permite que la suscripción se active y desactive automáticamente según el ciclo de vida de la Activity.

Contextos, Dispatchers y optimización

Para que todo esto funcione sin congelar la pantalla, debemos gestionar el contexto de la corrutina. El Dispatchers.Main se encarga de la interfaz de usuario, pero para las llamadas a librerías antiguas que hacen I/O, debemos usar Dispatchers.IO. La función withContext es la herramienta perfecta para cambiar el hilo de ejecución de forma puntual sin romper la estructura secuencial.

Si necesitamos ejecutar varias tareas en paralelo para ganar tiempo, el builder async es la clave. En lugar de esperar a que una termine para empezar la otra, lanzamos ambas y utilizamos await() para sincronizar los resultados justo cuando los necesitamos. Esto puede reducir drásticamente el tiempo de carga de una pantalla, pasando de una ejecución lineal a una concurrente.

Integrando estas técnicas, logramos que las librerías legacy se comporten como código moderno de Kotlin, aprovechando el control preciso sobre el ciclo de vida mediante scopes como lifecycleScope o viewModelScope, lo que garantiza que ninguna tarea quede ejecutándose en el vacío una vez que el usuario abandona la aplicación.

Hoy, cuando vemos un iPhone compitiendo contra un Samsung Galaxy o un Google Pixel, nos parece lo más natural del mundo. Pero hubo un tiempo en que el CEO de Google tenía acceso directo a los planes de Apple. Durante tres años, Eric Schmidt se sentó en la mesa donde se decidía el futuro del iPhone. Conocía cada estrategia, cada movimiento. Y luego, un día de agosto de 2009, todo se vino abajo. Lo que vino después fue algo que Steve Jobs llamó "guerra termonuclear". No era una metáfora. Para Jobs, era personal.

2006: el fichaje de Apple por el CEO de Google

El 29 de agosto de 2006, Apple anunció algo que hoy parece impensable: Eric Schmidt, CEO de Google, se unía a su junta directiva. La noticia fue recibida como una alianza natural entre dos gigantes de la innovación.

Eric está haciendo un excelente trabajo como CEO de Google, y esperamos sus contribuciones como miembro de la junta directiva de Apple. Al igual que Apple, Google está muy centrado en la innovación y creemos que los conocimientos y la experiencia de Eric serán muy valiosos.

En 2006, la colaboración tenía sentido. Apple dominaba el hardware. Google, internet. No parecían competidores, sino aliados. Google era el buscador por defecto en Safari y Apple no tenía planes de hacer un teléfono móvil... oficialmente.

Steve Jobs y Eric Schmidt tomando un cafe

Eric Schmidt, por su parte, estaba encantado con la oportunidad. Durante años había admirado la capacidad de Apple para crear productos que la gente amaba, no solo que funcionaban. Tener acceso interno a los "secretos" de Cupertino era un sueño para cualquier CEO. Lo que ninguno de los dos sabía es que estaban a punto de entrar en uno de los mayores conflictos de intereses de la historia de Silicon Valley.

2007-2008: los secretos del iPhone, al descubierto

En enero de 2007, Steve Jobs subió al escenario del Moscone Center y cambió el mundo con el iPhone. Eric Schmidt estaba allí, en primera fila, aplaudiendo como uno más. Pero él ya lo sabía todo.

Como miembro de la junta directiva de Apple, Schmidt había tenido acceso a los planes del iPhone desde sus primeras etapas de desarrollo. Conocía la interfaz táctil, el concepto de apps, la estrategia de marketing... todo. Pero Google también tenía sus propios planes. En octubre de 2008, apenas un año después del lanzamiento del iPhone, Google lanzó Android. Y aquí empezaron los problemas.

Android no era solo otro sistema operativo móvil. Para Jobs, las similitudes con iOS eran demasiado evidentes: interfaz táctil, tienda de aplicaciones, navegación por gestos... ¿Coincidencia? Jobs no creía en las coincidencias. Eric Schmidt comenzó a encontrarse en una posición imposible. En las reuniones de la junta directiva de Apple tenía que ausentarse cada vez que se hablaba del iPhone. Los conflictos de interés se multiplicaban semana tras semana.

Steve Jobs presentando el iPhone en 2007 Agosto de 2009: la ruptura inevitable

El 3 de agosto de 2009, Apple publicó un comunicado que todos vieron venir, pero que aun así sorprendió por su tono diplomático:

Eric ha sido un excelente miembro de la junta directiva de Apple. Desafortunadamente, a medida que Google entre en más de los negocios principales de Apple, la efectividad de Eric como miembro de la junta disminuirá significativamente debido a posibles conflictos de intereses.

Schmidt había durado exactamente dos años, once meses y cinco días en la junta de Apple. Tres años compartiendo mesa, secretos y estrategias con la empresa que ahora se había convertido en su rival directo. Pero lo que el comunicado no decía era cómo se lo tomó Steve Jobs por dentro.

El HTC Dream vs el iPhone original La declaración de "guerra termonuclear"

Jobs raramente perdía los nervios en público, pero en privado era otra historia. Según relatos posteriores de empleados y biógrafos, la salida de Eric Schmidt desató en Jobs una furia que pocos habían visto antes.

Para Jobs, Android no era competencia leal. Era, en sus propias palabras, "robo descarado". Y el hecho de que Eric hubiera tenido acceso a información privilegiada durante el desarrollo del iPhone hacía que todo fuera aún más personal.

Voy a destruir Android. Es un producto robado. Estoy dispuesto a iniciar una guerra termonuclear contra Google.

No era una metáfora. Para Jobs, que había visto cómo Microsoft "se inspiró" en el Mac para crear Windows en los años 80, esto era historia repitiéndose. Y esta vez no iba a quedarse callado.

Una comparativa entre Android e iOS en una de las últimas Keynote de Apple con Steve Jobs vivo 2010-2011: empieza la guerra legal

La "guerra termonuclear" no se quedó en amenazas. Apple comenzó una serie de demandas contra fabricantes de Android que se extendieron por todo el mundo. El mensaje era claro: si tocaban al iPhone, tendría consecuencias.

Jobs rechazó cualquier intento de Eric de limar asperezas. Cuando el CEO de Google trató de proponer acuerdos extrajudiciales, Jobs solo tenía una respuesta: que Google dejara de usar las ideas de Apple.

La relación entre ambas compañías se convirtió en lo que los medios llamaron "guerra silenciosa". Apple comenzó a trabajar en alternativas a todos los servicios de Google: Apple Maps para competir con Google Maps, iAd para reducir la dependencia de la publicidad de Google, la desaparición de YouTube como app nativa de iOS... incluso hubo intentos de lanzar un buscador propio.

Momento de la presentación de Apple Maps De enemigos a socios inevitables

Hoy, más de 16 años después de aquella ruptura de agosto de 2009, Apple y Google siguen siendo rivales, pero también socios inevitables. Google continúa pagando a Apple una cifra multimillonaria cada año para seguir siendo el buscador por defecto en el iPhone, un acuerdo que ha sobrevivido incluso a los tribunales antimonopolio en Estados Unidos.

 Y la dependencia, lejos de reducirse, ha ido a más: la nueva Siri con IA que Apple ha ido desplegando se apoya en tecnología de Gemini, así que Google ha pasado de ser el buscador de Safari a formar parte también del cerebro que hay detrás del asistente de Apple.

En Applesfera "He vuelto a confiar en el asistente de Apple": llevo una semana con la nueva Siri AI y te cuento mi experiencia

Eric Schmidt intentó explicar años después que todo había sido "simplemente business", que no había intención de hacer daño. Pero para Steve Jobs nunca fue solo business. Era personal.

Al final, tanto iPhone como Android llegaron lejos. ¿Qué hubiera pasado si Eric no hubiese estado en la sala de juntas de Apple? No lo sabemos. Quizás Android hubiese llegado más tarde, o quizás no. Quizás Google ya lo tenía todo en mente y simplemente fueron dos caminos paralelos.

Fuente | Apple, Dogfight: How Apple and Google Went to War And Started a Revolution y Biografía de Steve Jobs

En Applesfera | Los 11 libros que enseñaron a Steve Jobs a liderar y convertir a Apple en la empresa que es hoy

En Applesfera | Nuevo iPhone plegable - Todo lo que creemos saber sobre él

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La noticia Steve Jobs compartió durante años mesa y secretos con el CEO de Google. La relación terminó con una amenaza de "guerra termonuclear" fue publicada originalmente en Applesfera por Guille Lomener .

La crisis de memorias y el subidón de precios en Apple que esta ha provocado han podido mover algo el calendario de lanzamientos de iPad. Y aunque no hay nada oficial, por fin tenemos pistas definitivas acerca de los próximos modelos que empezarán a llegar este mismo año y que ya ha filtrado Mark Gurman en Bloomberg.

El filtrador adelanta que veremos iPad mini, iPad Pro y iPad de entrada en los próximos meses. Incluso se ha atrevido a adelantar algunas de las novedades con las que contarán estos dispositivos, empezando por el evidente salto en el procesador respecto al de los modelos que se venden actualmente.

iPad mini, para el próximo otoño

Cuando el iPad mini 7 cumpla dos años, llegará la octava generación, según Gurman. Más en concreto, en el mes de octubre. Y no será una renovación al uso, sino que traerá importantes mejoras respecto a sus antecesores, heredando por fin una tecnología de pantalla que hasta ahora ha sido inédita de los 'Pro'.

Porque sí, el próximo iPad mini traerá pantalla OLED por primera vez. La estrenará además en unas nuevas dimensiones que, aunque hacen que el iPad pueda seguir considerándose "mini", será el más grande hasta la fecha con una diagonal de 8,5 pulgadas (el de séptima generación tiene 8,3 pulgadas).

No queda del todo claro si vendrá con 120 Hz de refresco

Como cerebro, se especula con que monte un chip A19 Pro o chip A20. El primero de ellos es el que ejerce de cerebro en los iPhone Air, iPhone 17 Pro y 17 Pro Max, mientras que el A20 es el aún inédito chip que montarán los iPhone 18 y iPhone 18e, aunque no queda claro si será el A20 Pro, versión más avanzada que llevarán los iPhone 18 Pro y el primer iPhone plegable.

Lo que queda claro es que tendrá un SoC a la altura de las exigencias de 2026, incluyendo las novedades de Apple Intelligence y una nueva Siri AI que llegará con iPadOS 27. Una que, por cierto, sigue sin anunciarse para la Unión Europea pese a que hay constancia de que Apple está negociando su llegada.

Los iPad Air huelen a primavera

Huele a aire de primavera, Melendi tiene alergia en el corazón y Apple lanza nuevos productos. Los meses de marzo y abril serán intensos para una compañía que, aparte de renovar varios iPad, también tiene previsto lanzar el iPhone 18 y el 18e. Pero hemos venido a hablar de tablets.

La principal novedad apunta a ser, como en el caso del iPad mini, la llegada de paneles OLED a una gama que tradicionalmente ha ido heredando el diseño y prestaciones de los modelos 'Pro', solo que unos años después. Se desconoce si eso implicará también un diseño más delgado, algo que suele ser habitual con ese tipo de paneles.

En Applesfera Toy Story 5 esconde un guiño a Steve Jobs y su nueva tablet tiene un secreto muy manzanero

También tendrán como principal novedad la integración de un chip M5 como cerebro, un chip que ya conocemos bien y que les permitirá seguir siendo máquinas más que aptas para obtener las máximas prestaciones. Eso sí, vendrán sin cámara de vapor, lo que hace prever que su rendimiento sea igual que el de los actuales iPad Pro M5.

El iPad de entrada apunta también a primavera

El iPad más económico de todos, el que llega sin apellidos, se espera que también pueda llegar entre marzo y abril junto a los citados modelos 'Pro'. Teóricamente le hubiese tocado renovarse este mismo año, pero es probable que la citada crisis de memorias haya estirado el ciclo del actual iPad A16 que lleva ya más de un año en el mercado.

Tras la sorpresa de que aquel integrase un chip ya desfasado para la IA, la evidente novedad de esta generación estará ahí. Se espera que lleve un chip A18 o A19. Es decir, el del iPhone 16, 16 Plus y iPhone 16e o el de los iPhone 17 y iPhone 17e. En cualquier caso, con capacidad para ser compatible con Apple Intelligence. 

Poca novedad más se espera para estos modelos, que mantendrían diseño con diferentes colores a elegir y compatibilidad con accesorios oficiales como el Magic Keyboard con trackpad, así como el Apple Pencil más básico. Uno que, por cierto, también se renovará pronto.

iPad Pro, la guinda para la primavera

Sí, otros dos modelos más que llegarán entre marzo y abril. Apple terminará de renovar toda su gama de tablets con las más potentes, aunque sin demasiadas novedades. No se esperan grandes cambios, aunque sí los suficientes como para convencer a usuarios que tengan modelos ya antiguos.

Los iPad Pro volverán a repetir diseño y modelos con tamaños de 11 y 13 pulgadas. La principal novedad, según Gurman, está en que albergarán un sistema de cámara de vapor en su interior como ya hicieron los iPhone 17 Pro. Esto les permitirá tener una mejor refrigeración en tareas de alta exigencia y, por ende, aprovechar más el procesador sin tener que ralentizar procesos.

Ese procesador será un chip M6 que aún es inédito y del que apenas se sabe nada por ahora. No obstante, no sería extraño que Apple diese el salto directamente al chip M7 una vez que se ha filtrado un cambio de estrategia. De hecho, ya lo vimos en los iPad Pro M4 cuando integraron ese SoC sin que hubiese antes modelos con chip M3.

Los nuevos Apple Pencil, ¿este mismo año?

Esta misma semana se filtraba que Apple renovará sus Apple Pencil pronto. Sin embargo, no lo hará para traer grandes mejoras funcionales o estéticas. Que podría tenerlas, pero por ahora no se ha especificado y no es el motivo de fondo por el que se renovarán.

El propio Mark Gurman era quien revelaba hace días que la idea es adaptarse a la normativa europea sobre baterías reemplazables que entrará en vigor a partir del 1 de enero de 2027. No se especifica cómo, pero quizás se les añada algún sistema de apertura más sencillo.

En Applesfera La Unión Europea confirma nuevas excepciones en la ley de baterías reemplazables. Es buena noticia para AirPods y Apple Watch

La duda está en si llegarán a finales de este año o ya para primavera. En teoría, debería ser este año, ya que de ese modo estarán preparados para venderse a partir de enero y así cumplir la ley. No obstante, ni Gurman ni otros filtradores han confirmado nada al respecto.

El resumen

FECHA PREVISTA

MODELOS

NOVEDADES

PRECIO TENTATIVO*

iPad (12ª gen.)

Marzo-Abril de 2027

11 pulgadas

Chip compatible con Apple Intelligence

Nuevo Apple Pencil (USB-C)

Unos 500 euros

iPad mini (8ª gen.)

Octubre de 2026

8,5 pulgadas

Panel OLED

Tamaño de 8,5 pulgadas

Chip A19 Pro o A20

Nuevo Apple Pencil Pro

Unos 680 euros

iPad Air (M5)

Marzo-Abril de 2027

11 pulgadas

13 pulgadas

Nuevo Apple Pencil Pro

Unos 800 euros (11")

Unos 1.000 euros (13")

iPad Pro (M6)

Marzo-Abril de 2027

11 pulgadas

13 pulgadas

Nuevo Apple Pencil Pro

Unos 1.300 euros (11")

Unos 1.650 euros (13")

NUEVOS APPLE PENCIL

¿Octubre de 2026?

Apple Pencil (USB-C)

Apple Pencil Pro

Nuevo sistema de batería

Unos 90 euros

Unos 150 euros

*Los precios tentativos han sido estimados en base a lo que cuestan los modelos actuales tras su subida de precio

En Applesfera | Las 30 mejores aplicaciones para iPad con las que sacar el máximo rendimiento a tu tablet de Apple

En Applesfera | Nuevo MacBook Pro táctil con pantalla OLED - Todo lo que creemos saber sobre el próximo portátil profesional de Apple

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La noticia Nuevos iPad a la vista: Gurman revela cuándo y cómo se renovará toda la gama (empezando este año) fue publicada originalmente en Applesfera por Álvaro García M. .

Estamos ya a mediados de julio y con la keynote de septiembre pisándonos los talones. Momento perfecto para que empiecen a llegar filtraciones con más intensidad. Y una de ellas acaba de aparecer en Amazon Japón con el iPhone plegable como protagonista. En la web ya han aparecido varias carcasas y un protector de pantalla para el iPhone plegable mostrándonos el diseño final.

Por un lado podemos ver como será el llamado "iPhone Ultra" pero también cómo va a ser proteger un dispositivo así. Algo completamente nuevo para los usuarios de Apple: una carcasa que se parte en dos por la bisagra, y un protector de pantalla que tiene que aguantar miles y miles de pliegues.

Fundas y protectores para un móvil que Apple no ha anunciado

Todo ha salido a la luz a través de un hilo del usuario japonés @Hayaponlog, que se topó con varios listados en Amazon Japón vendiendo fundas y protectores de pantalla para el iPhone Fold. De primeras sabemos que no se llamará así el producto, pero bueno. Tampoco coincide la fecha que ponen en el fondo de pantalla porque el viernes 9 de septiembre no existe este año. Pero dejemos eso a parte. 

Hay fundas transparentes, grises, negras, azules, blancas... Hace unos meses ya vimos en mano cómo quedaba una funda trasparente. Ahora ya pasaron al siguiente nivel: venderse en Amazon. 

Un formato tipo libro con doble cámara y pantalla exterior fina

Las imágenes que acompañan a esta filtración coinciden con todos los rumores conocidos anteriormente. El iPhone plegable de Apple tendrá un diseño tipo libro plegándose por la mitad. Por dentro llevaría una pantalla de 7,8 pulgadas, y por fuera una pantalla de de 5,5 pulgadas descrita como "especialmente delgada". En la parte trasera aparece una doble cámara, y sí, una prominente bisagra que se rumorea que será de un material patentado llamado LiquidMetal. 

Con todo, conviene coger este dato con cierta cautela. Las representaciones son eso, representaciones. Queda verano por delante, y con la keynote de septiembre cada vez más cerca, es de esperar que las piezas físicas, los moldes de fabricación y las filtraciones desde la cadena de suministro empiecen a llegar con más frecuencia, hasta dejar muy poco margen para la sorpresa cuando Apple lo presente oficialmente. Si es que queda alguna ya.

En Applesfera | Nuevos iPhone 18 Pro y 18 Pro Max - Todo lo que creemos saber sobre ellos

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La noticia Aparecen las primeras fundas del iPhone plegable en Amazon Japón y dejan al descubierto su diseño final fue publicada originalmente en Applesfera por Guille Lomener .

Vivimos rodeados de tecnología, tan integrada en nuestra cotidianidad que cuesta recordar que hubo un tiempo - no tan lejano - en que todo esto parecía una quimera. Los ordenadores eran casi piezas de laboratorio, máquinas extrañas que generaban más dudas que confianza. A veces pienso en cómo ha cambiado nuestra relación con la informática, en lo natural que nos resulta hoy hablar con un asistente virtual, mover objetos en el aire con Apple Vision Pro o escribir esto con un teclado que ni siquiera está conectado con cables.

Y sin embargo, hubo un momento donde todo pendía de un hilo. Como en febrero de 1981, cuando un fallo en un ordenador casi cancela el lanzamiento del Columbia, el primer transbordador espacial reutilizable de la historia. Aquella misión estaba orquestada por una sinfonía de procesadores que, El motivo: uno de los ordenadores del control de la misión en tierra no funcionó correctamente y inició un sistema esencial. Aquel fallo fue, paradójicamente, un éxito: permitió descubrir a tiempo lo que no funcionaba. Lo explicó el Dr. K.A. Lovingood, entonces director de operaciones de lanzamiento de la NASA. Fue uno de esos instantes donde la informática mostró sus límites... y también hizo aflorar dudas sobre su futuro.

El motivo fue claro: uno de los ordenadores en tierra, encargado de gestionar la secuencia de arranque, no funcionó como debía y no inició la fase de ignición. Lo que parecía un detalle menor habría significado un fracaso total si se hubiese tratado de un lanzamiento real. El Dr. K.A. Lovingood explicó que ese fallo afectaba directamente al control hidráulico de los cohetes aceleradores de combustible sólido y habría detenido la cuenta atrás apenas 25 segundos antes del despegue. En otras palabras: sin esa prueba, el Columbia nunca habría salido de la Tierra. Y todo por culpa de un ordenador.

El escepticismo sobre la informática en la vida diaria

En este raro y excepcional video de ABC News podemos ver a un jovencísimo Steve Jobs defendiendo su idea del futuro y la tecnología

El mítico presentador estadounidense Ted Koppel habló del tema en las noticias del canal ABC - para el que trabajó durante 20 años, como podemos ver en el raro vídeo que acompaña este artículo. Las dudas sobre si los ordenadores - como los que controlaron la ignición de la prueba del Columbia - podían ser un problema en el futuro se pusieron en primer plano aquella noche: "Como sociedad, deberíamos detenernos y pensar el papel que juegan estas máquinas en nuestra vida cotidiana. Un papel que muestra todos los signos de crecer más".

En el primer corte del informativo, la periodista Tina Gregory mostraba como los ordenadores ya estaban ya tan entrelazados con la vida diaria que muchos aún no se habían dado cuenta - aunque sólo fuera el tímido anticipo de lo que vendría en los años posteriores: cajeros de supermercado, reservas de aerolínea, control del metro de Washington. Incluso se ponían ellos mismos de ejemplo, gracias a su archivo electrónico de búsqueda de videos.

En Applesfera La Luna y la Tierra fotografiadas por Artemis II ahora se pueden ver en HDR. Tener un Mac es una de las pocas formas de disfrutarlo El mundo era muy distinto en 1981: se entrevistaba a una persona por el hecho de tener un ordenador en casa, que sólo ocupaban 1 de cada 10.000 hogares.

Todo aquello era tan excepcional, que incluso se entrevista a una persona por el mero hecho de tener un ordenador en casa. Tangencialmente se habla de videojuegos, de la llegada de la programación a las aulas y de cómo la informática está cada vez más en boca de la gente de la calle - no sólo en los laboratorios que es donde nació.

"En directo con nosotros: Steven Jobs"

Si en aquel momento había una empresa que estaba en la palestra del mundo informático, esa era Apple. Por ello, se trasladaron a las oficinas de la época de la compañía, en el 10260 de Bandley Drive en Cupertino para hablar con su jovencísimo líder: un Steven Jobs con 26 años que nos cuesta reconocer a veces en el vídeo unos breves atisbos de timidez que irán desapareciendo en los próximos años.

Con solo 26 años, Steve Jobs sorprendía por su visión clara del futuro tecnológico, lo que lo llevó a destacar como joven líder de Apple en plena efervescencia de la informática en crecimiento

Era normal: en un mundo en el que la tecnología parecía sólo restringida a ciertos ámbitos científicos, un joven CEO de una empresa de informática (que no parecía de informática) no intimidaba mucho. Hasta que lo escuchabas hablar, con las ideas tan claras y una visión tan concisa del futuro que venía. Por eso lo invitaron al plató.

Algunas imágenes de la entrevista muestran a un Jobs en sus primeros años como presidente de una también joven empresa llamada Apple

"Ve el futuro del ordenador como el futuro de la humanidad" declaraba la voz en off del programa, justo antes de que Jobs estableciera la ya mítica metáfora de que la informática será la bicicleta para nuestras mentes en el siglo XXI. "El ordenador amplifica la capacidad intelectual del hombre, y creo que después de que este proceso haya llegado a la madurez los efectos que tendrá en la sociedad van a superar incluso a los de la revolución industrial."

"Si no le gusta mi producto, es tan pequeño que puede tirarlo por la ventana"

En la oficina de Jobs donde se graba el vídeo, de fondo, un Apple II: Steve Jobs no deja de mirarlo siempre con el optimismo de que es una buena herramienta si hacemos lo correcto con ella. "Algunos no entendemos bien que hacen los ordenadores y tememos acabar siendo controlados por ellos, ¿hay peligro de que eso suceda?", preguntaba Koppel. "Bueno, el producto que fabricamos [Apple II] sólo pesa 5 kilos, quienes lo ven por primera vez no pueden creer que sea un ordenador tan pequeño. Así que si la relación con él no va bien, puede tirarlo por la ventana".

"Si observamos la revolución que supone, esto va a ir a más. Cada vez van a estar en más casas porque serán más asequibles, haciendo tareas más sencillas pero también llegando a todas partes, incluso hasta el tren de pasajeros o el Volkswagen" - curioso escuchar estas palabras de Jobs de 1981 hablando de la llegada de los ordenadores a todas partes, incluso a los coches - y al resto de nuestra vida diaria.

Conceptos tan relacionados a la informática moderna como privacidad, computación ubícua o la eduación mediante la programación ya aparecen en la conversación

Koppel también invita al programa a un escéptico de la tecnología, preocupado por la invasión de la privacidad que supone que una tecnología así llegue a malas manos. En aquel momento, el temor era que el censo electrónico de personas se usase para perseguir disidentes o insumisos de la aún reciente guerra de Vietnam. "¿Ve la posibilidad de que todo esto de la informática salga mal?", le preguntan a Jobs al que califican no sólo de tecnólogo, también de filósofo.

En aquel momento, como el propio Jobs comenta, sólo uno de cada diez mil hogares tenía un ordenador en casa: el joven presidente de Apple esperaba que en los cinco años siguientes, ese porcentaje alcanzara el uno de cada diez. "Al final, [los ordenadores] estarán presentes en nuestra vida a razón de un ordenador por persona".

En Applesfera "Jobs nos ha pillado por sorpresa otra vez". El día que Bill Gates se dio cuenta de que Apple les había adelantado por la derecha

"Sólo tienes que ver a los primeros graduados que salen de la universidad con experiencia en informática o incluso a los niños en los colegios que aprenden a utilizarlas: si observas lo que hacen con ellas, está muy lejos de ser dañino" - en los ochenta, algunas de las escuelas de California y muchas universidades ya contaban con ordenadores - "Lo que ves es el reflejo instantáneo de la parte creativa de ellos que van a poder utilizar de forma creativa de esta forma el resto de sus vidas. La mejor forma de luchar contra el mal uso de la informática es la educación y sobre todo la educación informática." - algo con lo que incluso el escéptico invitado estuvo finalmente de acuerdo.

Imagen de portada | Montaje con IA

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La noticia Un fallo en la NASA cuestionaba el uso de la informática en 1981. Steve Jobs entró en directo y sólo necesitó cinco minutos para defenderla fue publicada originalmente en Applesfera por Pedro Aznar Álvaro García M. .

La política de privacidad de Apple es clara en cuanto a la ubicación que recoge el iPhone. La compañía no usa esos datos con fines comerciales y ni siquiera para mejorar sus servicios. El problema es que, quizás, no sea  necesario que tengamos tantos servicios que acceden a la localización. Por eso, conviene echar un vistazo a todo.

Más allá de las aplicaciones de terceros que pueden acceder a nuestra posición, en los ajustes de iOS hay varios apartados que Apple mantiene activados por defecto desde hace años. Y aunque no son peligrosos de por sí, merece la pena revisarlos para decidir si realmente compensan en función del uso que hacemos del iPhone.

Los "servicios del sistema" escondidos en los ajustes

Todo parte de acceder a Ajustes > Privacidad y seguridad > Localización > Servicios del sistema. Allí podrás ver que hay muchos (prácticamente todos) servicios que acceden a la ubicación del iPhone por defecto. Y aunque tienen su utilidad, no todos son imprescindibles.

Automatización de avisos y atajos

Permite que la app Atajos y determinadas automatizaciones se ejecuten cuando llegas o abandonas un lugar concreto.

Buscar mi iPhone

Utiliza la ubicación para que puedas localizar el dispositivo desde la app Buscar en caso de pérdida o robo. Es una de las opciones más recomendables mantener activada.

Búsqueda de red móvil

Ayuda al iPhone a localizar y gestionar las redes móviles disponibles, mejorando la conectividad según la zona en la que te encuentres.

Calibración de la brújula

Combina la ubicación con los sensores del iPhone para mejorar la precisión de la app Brújula y de aplicaciones de GPS como Apple Maps, Google Maps, Waze y compañía.

Calibración del desplazamiento

Permite mejorar la precisión de funciones relacionadas con el movimiento, como el seguimiento de rutas o la actividad física.

Casa

Hace posible que la app Casa automatice acciones según tu ubicación, por ejemplo para encender luces al llegar o apagarlas cuando sales.

En Applesfera "Nunca ha habido un mejor momento para usar Atajos". Con iOS 27 tendremos la IA que llevábamos años esperando Compartir mi ubicación

Permite compartir tu posición con familiares o amigos mediante la app Buscar. Si nunca utilizas esta función, puedes desactivarla.

Conexión vía satélite

Utiliza la ubicación para facilitar funciones de comunicación por satélite compatibles, como Emergencia SOS vía satélite en los países donde está disponible.

Configuración de la zona horaria

Es la opción que cambia automáticamente la zona horaria cuando viajas a otro país o región.

Gestión de dispositivos

Ayuda al sistema a administrar determinados dispositivos y accesorios teniendo en cuenta su ubicación.

ID del comercio (Apple Pay)

Utiliza la ubicación para identificar el comercio donde realizas un pago con Apple Pay y mostrar esa información en el historial de transacciones.

Llamadas de emergencia y SOS

Comparte tu ubicación con los servicios de emergencia cuando realizas una llamada SOS, algo especialmente útil si no puedes indicar dónde te encuentras.

Navegación web desde las apps

Permite que algunas aplicaciones adapten el contenido web o determinadas funciones en función de tu ubicación.

Personalización del sistema

Utiliza información como tu ubicación para ofrecer sugerencias y funciones más adaptadas a tus hábitos de uso.

Redes

Ayuda a mejorar funciones relacionadas con redes Wi-Fi, Bluetooth y telefonía móvil utilizando una ubicación aproximada.

Sugerencias y búsqueda

Permite que el sistema muestre recomendaciones más relevantes según el lugar en el que te encuentras.

Lugares y rutas importantres

Guarda un historial cifrado de los lugares que visitas con frecuencia para ofrecer funciones como rutas habituales o sugerencias personalizadas. Apple afirma que esta información está cifrada de extremo a extremo y que no puede acceder a ella.

La recomendación con las apps de terceros

Si te detienes en Ajustes > Privacidad y seguridad > Localización te encontrarás un listado de todas las apps de tu iPhone y dentro de sus respectivas secciones podrás elegir si quieres que accedan o no a tu ubicación. Aquí tampoco hay elección buena o mala, pero conviene pensarlas una por una.

Por ejemplo, es evidente que una aplicación como Google Maps es interesante que tenga activada la opción. ¿Pero y qué hay de la app de una cadena de hamburguesas?

En Applesfera Muchos padres están poniendo AirTags a las zapatillas de sus hijos. Esto dice Apple sobre la idea

Quizás aquella sea útil para identificar rápidamente en que local estás y quieras acceder a sus ofertas, pero por norma general, lo único que harán es utilizar esa ubicación con fines comerciales, como enviarte notificaciones cuando estés cerca de un local, aunque no tengas intención de entrar genuinamente.

También hay apps en las que es completamente absurdo que tengan nuestra ubicación porque no les sirve para aportar nada. Véase como ejemplo una app de Calculadora (sí, hay apps de ese estilo que requieren de la ubicación).

Por eso, creemos interesante dedicarle un rato libre a analizar una por una cuáles son útiles y marcar o desmarcar la opción de permitir el acceso a la ubicación. Y es que en las apps de terceros sí que se aplica otra política de privacidad distinta a la de Apple (y que puedes revisar dentro de las propias apps).

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La noticia Llevar activada la localización del iPhone no es malo. El problema es cuando admitimos todos estos permisos fue publicada originalmente en Applesfera por Álvaro García M. .

Cuando Apple presentó la nueva Siri AI las noticias se centraron sobre todo lo que vamos a poder hacer: entender mejor el contexto, mantener conversaciones más naturales, resolver cosas que la Siri anterior ni intentaba. Lo que quedó menos claro es lo que hizo falta para llegar hasta ahí... y resulta que ni siquiera los propios chips de Apple daban la talla.

Según cuenta The Information, Apple está buscando comprar empresas especializadas en chips de inteligencia artificial para dejar de depender de Nvidia en las tareas más exigentes.

{"videoId":"xa41k1q","autoplay":true,"title":"ChatGPT vs Claude: Probé todo para que no tengas que hacerlo", "tag":"webedia-prod", "duration":"634"} El problema que dejó al descubierto la nueva Siri

Los chips que diseña Apple están pensados sobre todo para dispositivos que funcionan con batería. Desde el iPhone hasta el Mac, donde la eficiencia energética manda por encima de todo. Ese enfoque le ha funcionado de maravilla, pero tiene un límite. Y ese límite apareció justo cuando los ingenieros intentaron meter Gemini para educar a Siri en la infraestructura propia de Apple.

El modelo de Google es demasiado grande para lo que la arquitectura de Apple estaba preparada para mover. Los servidores internos de la compañía, pensados con cargas de trabajo de Mac en mente, no aguantaban un modelo de ese tamaño.

Así que Apple tuvo que buscar la solución en otro sitio: procesar parte del trabajo de la nueva Siri usando chips de Nvidia, alojados dentro de la nube de Google. Es un arreglo que funciona, pero que deja a Apple dependiendo de dos empresas externas para algo tan central como su asistente de voz.

Comprar en vez de esperar

Apple ya tenía un plan para resolver esto por su cuenta. Se trata de Baltra, nombre en clave de un chip de servidor pensado específicamente para inteligencia artificial, que se esperaba para este mismo año. El problema es que Baltra se ha retrasado, y mientras tanto la necesidad de potencia no espera a nadie. De hecho, las ultimas filtraciones sitúan al chip M7 Ultra como posible candidato a alimentar esos servidores. Aún no hemos visto ni el M5 Ultra. Por lo que eso, aún queda lejos. 

Ahí es donde entran las adquisiciones. En lugar de aguantar a que su desarrollo interno madure al ritmo que exige el mercado, Apple está mirando directamente hacia empresas que ya tienen resuelta esa experiencia en chips de IA. Los nombres de las empresas que tienen en el radar no se han desvelado, pero la búsqueda está activa. 

En Applesfera "He vuelto a confiar en el asistente de Apple": llevo una semana con la nueva Siri AI y te cuento mi experiencia Un tablero que también se mueve por arriba

Este cambio de estrategia llega justo cuando Apple también está reorganizando quién manda en la compañía. John Ternus, el actual responsable de hardware, va a suceder a Tim Cook como CEO en septiembre. Mientras que Johny Srouji, el ejecutivo al frente de los procesadores, ha ampliado su responsabilidad a toda la ingeniería de hardware de Apple. 

Mientras tanto, el trabajo interno sigue avanzando en paralelo. Con ese M7 Ultra en el horizonte que sería capaz empezar a competir con los chips Blackwell de Nvidia. El M7 Ultra podría soportar hasta 1,5 terabytes de memoria RAM, aunque no se espera un chip de servidor basado en él antes de 2029. 

Por lo que hasta que ese año llegue, el plan pasa por dos tiempos: primero, Google y Nvidia siguen echando una mano con la infraestructura que ya sostiene a la nueva Siri. Y después, Apple firma un cheque para acelerar el proceso y dejar de necesitar esa mano cuanto antes.

Fuente | The Information

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La noticia Ni los procesadores más potentes de Apple pueden con la nueva Siri y la solución pasa por comprar empresas fue publicada originalmente en Applesfera por Guille Lomener .

Lidiar con los fallos en el entorno asíncrono de Kotlin puede volverse un auténtico quebradero de cabeza si no se entiende cómo fluyen los errores. A menudo, una pequeña excepción en una tarea secundaria puede provocar el cierre inesperado de toda la aplicación o, peor aún, quedar silenciada, dejándonos con bugs difíciles de rastrear que nos hacen perder horas de sueño.

Para evitar estos sustos, es fundamental dominar la concurrencia estructurada y saber exactamente qué herramienta utilizar según el escenario. Desde el uso de controladores globales hasta enfoques funcionales más modernos, existen diversas formas de asegurar la estabilidad de nuestro software sin llenar el código de bloques try-catch que resultan molestos a la vista.

La propagación de errores y los constructores de corrutinas

En Kotlin, no todos los constructores de corrutinas se comportan igual cuando las cosas salen mal. Por un lado, tenemos launch, que propaga las excepciones de forma automática. Si una corrutina creada con launch lanza un error y no se gestiona, este se trata como una excepción no capturada, muy similar a lo que ocurre con el manejador de hilos estándar de Java.

Por otro lado, el constructor async expone la excepción al usuario. Esto significa que el error no se lanza inmediatamente, sino que queda encapsulado en el objeto Deferred. El fallo saltará únicamente cuando intentemos llamar a await(), momento en el cual el desarrollador debe estar preparado para capturar el error mediante un bloque tradicional de captura.

Es importante mencionar que existe una jerarquía clara. Cuando una corrutina hija falla con algo que no sea una CancellationException, cancela automáticamente a su padre. Este comportamiento es la base de la concurrencia estructurada, garantizando que si una parte esencial del proceso falla, el resto de la jerarquía no quede en un estado inconsistente.

Dominando el CoroutineExceptionHandler

Cuando necesitamos un mecanismo genérico para registrar fallos o avisar al usuario sin detener todo el flujo, entra en juego el CoroutineExceptionHandler. Este elemento de contexto actúa como un bloque catch global para una corrutina raíz y todos sus descendientes, permitiéndonos centralizar la gestión de logs o reiniciar la aplicación si es necesario.

Sin embargo, hay que tener cuidado: este manejador solo se activa para excepciones que no han sido capturadas por ningún otro medio. Además, no sirve para recuperar la ejecución, ya que cuando el handler es invocado, la corrutina ya ha finalizado su ciclo de vida. Un detalle clave es que no tiene efecto en async, puesto que este constructor siempre guarda la excepción en el Deferred.

Si trabajamos con GlobalScope, que es una API delicada y debe usarse con precaución, el manejador es vital para evitar que el proceso muera abruptamente. En aplicaciones Android, es muy común adjuntar este handler al viewModelScope para evitar que errores de red inesperados provoquen que la app se cierre en la cara del usuario.

Supervisión y el control de fallos independientes

A veces necesitamos que las tareas sean independientes; es decir, que si una petición falla, las demás sigan su camino sin inmutarse. Para esto existe el SupervisorJob. A diferencia de un Job estándar, la cancelación aquí solo se propaga hacia abajo, impidiendo que el fallo de un hijo aniquile al padre y a sus hermanos.

Si queremos aplicar esta lógica a un bloque de código específico, podemos utilizar el supervisorScope. Este entorno permite que las corrutinas lanzadas en su interior gestionen sus propios errores. De hecho, en este escenario, las corrutinas lanzadas directamente dentro del scope sí pueden aprovechar el CoroutineExceptionHandler instalado en su contexto.

Un caso típico sería una pantalla de detalles que carga datos de varias fuentes. Usando un scope de supervisión, si el servicio de «comentarios» falla, el contenido principal de la página se seguirá mostrando correctamente, mejorando drásticamente la experiencia de usuario.

Enfoque funcional: runCatching y la clase Result

Si estamos hartos de los bloques try-catch anidados, Kotlin nos ofrece una alternativa mucho más elegante: la función runCatching. Esta herramienta ejecuta un bloque de código y envuelve el resultado en un objeto de tipo Result, que puede representar ya sea un éxito con un valor o un fallo con una excepción.

La magia de Result reside en su capacidad de composición y transformación. Podemos encadenar operaciones usando funciones como map, flatMap o recover. Esto permite separar la lógica de negocio del manejo de errores, creando un flujo de datos donde el error se trata como un valor más que fluye por el sistema.

Para implementar esto de forma profesional, se recomienda el patrón de repositorio. En lugar de lanzar excepciones que rompan la pila, la función del repositorio devuelve un Result con el dato. Así, la capa de UI puede decidir de forma explícita cómo mostrar el error basándose en el tipo de fallo capturado.

Gestión de errores en Flows y WorkManager

Cuando trabajamos con flujos de datos fríos, un error dentro de la recolección detendría por completo el stream. Para solucionar esto, el operador .catch {} es la herramienta definitiva. Este operador permite interceptar el fallo y emitir un valor por defecto o simplemente registrar el problema sin que la aplicación colapse.

En el ámbito de las tareas en segundo plano con WorkManager, el uso de CoroutineWorker requiere una atención especial. Si una tarea falla, no se reintentará automáticamente a menos que devolvamos explícitamente Result.retry(). Envolver la lógica de trabajo en un try-catch y retornar este estado es la única forma de garantizar que el sistema reintente la tarea según la política configurada.

Para errores transitorios, como microcortes de internet, es muy útil implementar un reintento con backoff exponencial. Esto consiste en intentar la operación varias veces, aumentando el tiempo de espera entre cada intento, evitando así saturar el servidor y dando tiempo a que la conexión se estabilice.

Lograr una aplicación robusta implica combinar la concurrencia estructurada con el control preciso de la propagación de fallos. El uso inteligente de SupervisorJob y CoroutineExceptionHandler evita cierres inesperados, mientras que runCatching y los operadores de Flow aportan una limpieza visual y conceptual al código, permitiendo que el desarrollador anticipe los errores y los gestione de manera fluida y predecible.

Este domingo España se juega la Finalissima ante Argentina. Un partido que hemos soñado desde que la selección dejó en el camino a la Portugal de Cristiano y a la Francia de Mbappé. Y para calentar motores antes del pitido inicial, ¿qué mejor plan que poner el iPhone a tono? Cuatro fondos de pantalla dedicados a la exitosa camiseta de España que quedan de lujo.

Así queda la camiseta de España convertida en fondo de pantalla

El diseño que ha compartido Pulaski Wallpaper son cuatro fondos de pantalla inspirados en las  camisetas de Adidas de la selección: la de casa y la segunda equipación. Tenemos ese blanco roto, el trébol clásico de Adidas, la estrella y el escudo... Podemos elegir entre un estampado más liso o tener la versión con el cuello de pico y la palabra "España".

Cómo descargarlo en 4K en tu iPhone

Para tenerlo en el iPhone tan solo tienes que tener instalada la app de X en el iPhone y:

• Abrir el enlace de la publicación
• Una vez dentro, abre la foto y mantén pulsado un segundo sobre ella
• Selecciona la opción "cargar en 4K" y descarga la fotografía en tu carrete

El último paso está en Fotos. Abre la imagen recién descargada, pulsa el botón de "Compartir" y se selecciona la opción de usarla como fondo de pantalla. Antes de ponerlo como fondo, te recomiendo fijarte en un detalle: la palabra "España" del diseño coincide justo con la altura de la Dynamic Island. Así que amplía un poco la fotografía y desplázala hacia arriba para dejar el texto libre, ajustándolo luego a tu gusto. 

Y ya puestos a personalizar, el propio editor de fondos de pantalla del iPhone te deja cambiar el color de la hora: pulsa sobre ella y se ve a la ruleta de colores donde puedes buscar un tono que combine con la camiseta elegida. Yo, con la equipación blanca, la hora en rojo la he dejado que ni pintado.

Este domingo toca ver la final vestidos de largo, aunque sea con nuestro fondo de pantalla. Suerte a la selección de España este domingo, que en Applesfera estamos deseando ver bordada la segunda estrella.

En Applesfera | Cómo instalar una beta de iOS 27 en el iPhone: paso a paso para hacerlo de una manera segura y oficial

En Applesfera | Nuevo iOS 27 - Todas sus novedades, iPhone compatibles y cómo probarlo antes que nadie

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La noticia España - Argentina en el Mundial 2026: prepara tu iPhone con estos fondos de pantalla de la selección española fue publicada originalmente en Applesfera por Guille Lomener .

Si en la Unión Europea tardamos más de la cuenta en recibir Apple Intelligence (cinco meses desde que llegó a Estados Unidos), lo de China ya parece una historia interminable. Pero no, no hay historias sin final y la del desembarco de esta IA en el gigante asiático está a punto de llegar al suyo.

Necesitan un socio chino. Apple no puede lanzar Apple Intelligence en China por su cuenta como en otros territorios. La normativa del país obliga a las empresas extranjeras a apoyarse en un socio local autorizado para ofrecer servicios de inteligencia artificial generativa. Es ese socio el que facilita el cumplimiento de los requisitos impuestos por Pekín, especialmente en lo relativo a supervisión de contenido y su tratamiento.

Apple Intelligence llegó a estar en China en los primeros minutos del lanzamiento de iOS 26.5 beta 1 (Imagen: L0vetodream en X)

Los antecedentes. Durante los últimos dos años, desde que se presentó Apple Intelligence en la WWDC24, se ha ido aclarando la estrategia. Tras valorar distintas opciones e incluso negociar con DeepSeek, la compañía terminó apostando por Alibaba como socio para llevar su IA a China.

Con el paso de los meses, diferentes informaciones dieron prácticamente por cerrado el acuerdo, a falta únicamente de completar los últimos trámites regulatorios. Incluso se llegó a distribuir por error una versión preliminar de Apple Intelligence en China que tuvo que ser retirada unos minutos después.

Samsung también parece estar lista para lanzar su IA en China

A punto de llegar. El último escollo parece ya superado, y tal como informó el filtrador Ice Universe en X, ya hay registros en los que se da muestras de que Apple Intelligence ya ha completado el registro regulatorio necesario para operar en el país.

¿También Siri AI? Todo apunta a que China recibirá funciones de Apple Intelligence, pero no está claro si también llegará la nueva Siri impulsada por IA que se anunció en la WWDC26 y llegará en iOS 27.

Apple ya informó en aquel entonces que Siri AI no llegaría inicialmente a la Unión Europea y tampoco a China. Por tanto, su despliegue podría producirse más adelante, pese a que el resto de funciones Apple Intelligence sí llegue en las próximas semanas o meses.

En Applesfera "Hemos encontrado un bache en el camino": el día que Steve Jobs tuvo que cerrar sus fábricas para mudarse a China

Por qué es importante. China sigue siendo uno de los mercados más importantes para Apple, pero también uno de los más difíciles. La compañía fue perdiendo cuota frente a fabricantes locales que ya ofrecen funciones avanzadas de inteligencia artificial desde hace tiempo.

La llegada de los iPhone 17 ya demostró un fuerte crecimiento de los ingresos en China y la previsible llegada de Apple Intelligence apunta a ser también decisiva para seguir recuperando terreno. Más incluso con terminales como el futuro iPhone plegable, que encontrará allí uno de los territorios en los que más triunfan esos formatos de móviles.

Nada oficial... por ahora. Aunque el registro regulatorio apunta a un lanzamiento cada vez más cercano, Apple todavía no ha hecho ningún anuncio oficial. Por el momento, todo indica que el despliegue de Apple Intelligence está cerca, pero aún falta la confirmación definitiva de la compañía. 

En Applesfera | Nuevos iPhone 18 Pro y 18 Pro Max - Todo lo que creemos saber sobre ellos

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La noticia Una IA en la orilla, un socio imprescindible y mucha burocracia. Apple está a punto de dar un gran paso en China fue publicada originalmente en Applesfera por Álvaro García M. .

Cuando nos metemos en el mundo de las corrutinas en Android, nos encontramos con que a veces una sola respuesta no es suficiente. Aquí es donde entran los Kotlin Flows, que básicamente son herramientas capaces de soltar una ristra de valores uno tras otro, a diferencia de las funciones de suspensión tradicionales que solo nos devuelven un dato y ya está. Imagínate que necesitas actualizaciones constantes de una base de datos; un flujo es el compañero ideal para este trabajo.

Para que nos entendamos, un Flow es como una tubería de datos que se calcula de forma asíncrona. Es muy parecido a un Iterator, pero con la ventaja de que usa funciones de suspensión para no bloquear el hilo principal mientras se producen los valores. Esto es vital para que la aplicación no se quede colgada mientras esperamos que llegue una respuesta de la red o se procese un archivo pesado.

Los protagonistas del flujo de datos

En cualquier sistema de transmisión de datos tenemos tres figuras clave. Primero está el productor, que es quien genera la información y la lanza al flujo. Luego tenemos a los intermediarios, que son opcionales y se encargan de retocar o filtrar los datos antes de que lleguen al final. Por último, el consumidor es quien recoge esos valores para hacer algo con ellos, como refrescar la pantalla del usuario.

En el día a día de Android, solemos ver que el repositorio actúa como productor, mientras que la interfaz de usuario (IU) hace de consumidor final. A veces ocurre al revés, donde la IU produce eventos que otras capas deben procesar. Las capas intermedias son las que ajustan la información para que encaje exactamente con lo que la siguiente capa necesita.

Cómo poner en marcha un flujo

Para crear uno desde cero, lo más habitual es usar la función flow. Dentro de este bloque, podemos usar la función emit para enviar los datos manualmente. Por ejemplo, si tenemos una fuente de noticias que debe actualizarse cada ciertos segundos, podemos meter un bucle infinito con un delay para que el flujo siga vivo y enviando datos frescos.

Eso sí, hay un par de reglas que no podemos saltarnos. Primero, los flujos son estrictamente secuenciales; si llamas a una función de suspensión, el productor se detendrá hasta que esta termine. Segundo, no puedes llamar a emit desde un CoroutineContext diferente al del productor. Si necesitas cambiar el contexto, no intentes crear corrutinas nuevas dentro del bloque flow, mejor recurre a callbackFlow.

Transformando y consumiendo la información

Si queremos modificar los datos sin consumirlos todavía, usamos los operadores intermedios. Estos operadores, como map o onEach, crean una cadena de procesos que se quedan «dormidos» hasta que alguien realmente pida los datos. Es una forma muy eficiente de transformar la información, por ejemplo, filtrando solo las noticias que el usuario ha marcado como favoritas antes de mandarlas a la vista.

Para activar todo este mecanismo, necesitamos un operador terminal. El más común es collect, que es una función de suspensión y, por tanto, debe vivir dentro de una corrutina. Cuando ejecutamos collect, el productor se pone en marcha y empieza a emitir. El flujo se cerrará cuando la corrutina se cancele (como ocurre al borrar un ViewModel) o cuando el productor termine de emitir todos sus elementos.

Gestión de errores y contextos de ejecución

Como no todo es color de rosa y las librerías externas pueden fallar, contamos con el operador catch. Este nos permite atrapar excepciones inesperadas y decidir qué hacer: podemos simplemente avisar al usuario del error o incluso emitir valores de caché para que la aplicación no se quede vacía mientras no hay conexión.

Otro punto crítico es dónde se ejecuta el código. Por defecto, el productor usa el contexto de quien hace el collect. Si queremos que el trabajo pesado de E/S no sature el hilo principal, utilizamos flowOn. Este operador cambia el contexto del flujo ascendente, permitiendo que el productor y los operadores previos se ejecuten en un despacho optimizado como Dispatchers.IO, mientras que el consumidor sigue en el hilo de la IU.

Casos avanzados: callbackFlow y debounce

A veces nos topamos con APIs antiguas que usan callbacks en lugar de corrutinas. Para esto existe callbackFlow, que nos permite convertir esas devoluciones de llamada en flujos. A diferencia del flow normal, aquí podemos usar trySend para enviar datos desde contextos diferentes. Es fundamental usar awaitClose para limpiar las suscripciones y evitar fugas de memoria.

Un uso muy práctico de esto es implementar búsquedas en tiempo real en un EditText. Mediante la función debounce, podemos evitar que la aplicación haga una petición al servidor por cada letra que el usuario escribe. Si configuramos un margen de 500 milisegundos, el flujo solo emitirá la consulta cuando el usuario haya dejado de escribir brevemente, optimizando así el rendimiento y el consumo de datos.

Composición de múltiples flujos

Cuando la app crece, necesitamos combinar varias fuentes de datos. El operador zip empareja valores estrictamente uno a uno; si un flujo es más lento, el otro espera. Por otro lado, combine es más dinámico: emite un resultado cada vez que cualquiera de los flujos cambia, usando siempre el último valor conocido de los demás. Es ideal para pantallas que dependen de múltiples estados en tiempo real.

Si lo que queremos es simplemente juntar varios flujos en uno solo sin combinarlos, usamos merge. Este operador reenvía los valores tal cual llegan, manteniendo el orden de emisión de cada fuente. Es la opción perfecta para gestionar eventos independientes, como clics de botones y gestos de pantalla, en un único canal de procesamiento.

Para que todo este sistema sea robusto, lo ideal es manejar los errores lo más cerca posible de la fuente, usar clases selladas (sealed classes) o el tipo Result para representar estados de éxito o fallo, y aplicar estrategias de reintento con retry para fallos temporales. También es recomendable usar buffer o conflate si el productor es mucho más rápido que el consumidor para evitar cuellos de botella.

La capacidad de gestionar secuencias asíncronas mediante flujos permite crear aplicaciones Android mucho más fluidas, aprovechando la potencia de las corrutinas para transformar, combinar y filtrar datos en tiempo real sin comprometer la estabilidad del hilo principal ni la experiencia del usuario.

Cuando nos metemos en el mundillo del desarrollo asíncrono, ya sea en el ecosistema de Android con Kotlin o en el entorno de .NET, nos topamos con un reto recurrente: ¿cómo hacemos para que distintas tareas se hablen entre sí sin que la aplicación acabe colgada o con errores de memoria? Las corrutinas han venido a salvarnos la vida, permitiéndonos escribir código que parece secuencial pero que en realidad no bloquea el hilo principal, lo que se traduce en una experiencia de usuario mucho más fluida y profesional.

Sin embargo, lanzar corrutinas a lo loco puede traer problemas si comparten datos. Aquí es donde entran en juego los Channels y las primitivas de sincronización. Estas herramientas actúan como el sistema de mensajería y seguridad necesario para que los datos fluyan de un punto a otro sin que haya colisiones, asegurando que la concurrencia sea realmente estructurada y no un caos de hilos peleándose por la misma variable.

El Modelo Productor-Consumidor con Channels

Imaginemos los Channels como una especie de tubería inteligente. En este modelo, tenemos una entidad que genera datos (el productor) y otra que los procesa (el consumidor). Lo mejor de todo es que esta comunicación se basa en una cola FIFO (First In, First Out), lo que garantiza que el orden de llegada se respete estrictamente mientras se mantiene la asincronía.

Dependiendo de lo que necesitemos, podemos crear canales de dos tipos. Por un lado, los canales ilimitados (Unbounded), que aceptan cualquier cantidad de elementos sin poner frenos, lo que hace que las escrituras sean básicamente instantáneas. Por otro lado, tenemos los canales limitados (Bounded), que tienen una capacidad máxima. Cuando estos se llenan, el sistema puede suspender al productor hasta que haya hueco o, si así lo configuramos, simplemente descartar los datos más antiguos o los nuevos.

Para que esto funcione a pleno rendimiento, es vital gestionar bien las APIs. El productor utiliza el ChannelWriter para enviar datos, mientras que el consumidor emplea el ChannelReader. Una práctica fundamental es marcar la finalización del canal mediante el método Complete(), avisando al consumidor de que ya no llegarán más mensajes y que puede cerrar su ciclo de trabajo.

Sincronización y Protección de Datos con Mutex

Cuando varias corrutinas intentan modificar la misma variable al mismo tiempo, entramos en el terreno peligroso de las condiciones de carrera. Aunque en Java usábamos bloques synchronized, en el mundo de las corrutinas esto es un problema porque bloquean el hilo completo. Para solucionar esto, utilizamos el Mutex (Exclusión Mutua).

El Mutex es brillante porque, en lugar de congelar el hilo, suspende la corrutina. Esto permite que el hilo quede libre para hacer otras tareas mientras la corrutina espera su turno para entrar en la sección crítica. La recomendación de oro aquí es usar siempre la función withLock { }, ya que se encarga de liberar el bloqueo automáticamente, incluso si ocurre una excepción, evitando así los temidos deadlocks.

No obstante, no debemos abusar del Mutex. Si solo necesitamos gestionar un contador simple o una bandera, es mucho más eficiente recurrir a tipos atómicos como AtomicInteger. El Mutex debe reservarse para cuando hay que coordinar múltiples variables o realizar operaciones más complejas que requieran una exclusión total.

Optimización de Corrutinas en Android: Scopes y Dispatchers

Para que una app de Android no se cierre con un error de «Application Not Responding» (ANR), es imprescindible sacar el trabajo pesado del hilo principal. Aquí es donde los Dispatchers entran en acción. Para tareas de lectura y escritura en disco o peticiones de red, el Dispatchers.IO es la elección correcta, mientras que para cálculos intensivos de CPU debemos usar Dispatchers.Default.

La gestión del ciclo de vida es otro punto crítico. Para evitar que las tareas sigan corriendo cuando el usuario ya ha cerrado la pantalla, utilizamos CoroutineScopes específicos. El viewModelScope es la herramienta ideal en la capa de ViewModel, ya que se cancela automáticamente cuando este se destruye, eliminando así cualquier posibilidad de fugas de memoria.

Cuando necesitamos que una función sea «segura para el hilo principal», aplicamos el modificador suspend y envolvemos la lógica pesada en un withContext(Dispatchers.IO). De esta forma, la función pausa su ejecución, cambia al hilo de E/S, termina el trabajo y regresa automáticamente al hilo de la UI para mostrar el resultado al usuario sin haber bloqueado la interfaz ni un solo milisegundo.

Flujos de Datos Reactivos con Flow y StateFlow

A veces no necesitamos un único valor, sino un flujo constante de actualizaciones. Para ello, Kotlin Flow es la herramienta definitiva. A diferencia de los canales, los flujos son «fríos», lo que significa que no empiezan a emitir datos hasta que alguien los recolecta. Esto es perfecto para crear repositorios que emiten cambios en la base de datos que la UI debe reflejar en tiempo real.

Para el estado de la interfaz, el StateFlow es la opción preferida ya que mantiene siempre el último valor emitido y lo entrega inmediatamente a cualquier nuevo observador. Para optimizar esto en Android, se recomienda el uso de stateIn, que permite convertir un flujo frío en uno caliente, compartiendo la suscripción entre múltiples consumidores y evitando procesos de recolección redundantes que consumirían batería y memoria.

Si nos encontramos con que la fuente de datos emite valores demasiado rápido (como al escribir en un buscador), podemos aplicar operadores como debounce para esperar a que el usuario deje de escribir o collectLatest. Este último es especialmente útil porque cancela la recolección anterior en cuanto llega un nuevo valor, asegurando que solo se procese la información más reciente y relevante.

Tener un dominio sólido sobre los Channels, el uso inteligente de Mutex para la sincronización, y la correcta elección de Scopes y Dispatchers permite construir aplicaciones robustas que aprovechan al máximo el hardware sin comprometer la estabilidad. La clave reside en minimizar el estado mutable compartido y priorizar el paso de mensajes y la programación reactiva para lograr un código limpio, mantenible y, sobre todo, eficiente.

Este 15 de julio es de esos días marcados en rojo en el calendario de estrenos de Apple TV, dado que hoy se ha estrenado la serie 'Lucky'. Se trata de un thriller mezclado con drama y que a todas luces es uno de los estrenos del verano, con permiso de la tercera temporada de 'Silo' (ya estrenada) o la cuarta de 'Ted Lasso' (llega en agosto).

La serie está basada en la novela homonima de Marissa Stapley. Una historia que habla sobre segundas oportunidades con una excriminal como protagonista. Una que, como ya sabes, interpreta Anya Taylor-Joy, a quien la crítica ya aclama como lo mejor de la serie.

El pasado siempre vuelve (aunque no quieras) {"videoId":"xampp6e","autoplay":true,"title":"Lucky — Tráiler oficial | Apple TV", "tag":"lucky", "duration":"129"}

Tal como empezamos a descubrir hace ya año y medio, la gran protagonista de 'Lucky' es Anya Taylor-Joy ('Gambito de dama', 'El abismo secreto'). Por supuesto, no estará sola, ya que le acompañará un elenco en el que destacan Annete Bening ('American Beauty', 'Los chicos están bien'), Timothy Olyphant ('Deadwood: la película', 'Justified'), Aunjanue Ellis ('King Richard', 'Así nos ven') o Cliffton Collins Jr. ('Truman Capote', 'The Last Showgirl').

Taylor-Joy interpreta a Luciana Armstrong, a quien conocen más por su diminutivo Lucky. Durante años vivió de las estafas, un mundo en el que creció desde niña y del que logró escapar para empezar de cero. Sin embargo, un golpe fallido la obliga a regresar a esa vida y a utilizar de nuevo las habilidades que creía haber dejado atrás.

Será ese el momento en el que comience una especie de carrera a contrarreloj, ya que Lucky se convierte en el objetivo tanto de las autoridades como de una peligrosa organización criminal. Esto hace que tenga que recurrir a identidades falsas y otros engaños que le harán recordar esa vieja vida de la que estaba huyendo.

En Applesfera La gran joya de la ciencia ficción 'Silo' llega a Prime Video con su primera temporada gratis

Uno de los ejes de la trama estará precisamente en la relación de Lucky con el pasado. Aunque ella quiere romper definitivamente con esa vida criminal, se irá encontrando casi por obligación con viejos enemigos, aliados y familiares. Y en esa lucha entre la persona que intenta ser y la que necesita volver a convertirse tendremos buena parte de la esencia de la serie.

La primera temporada (y única, de momento) estará compuesta por un total de siete capítulos. Por ahora ya se han estrenado ya sus dos primeros episodios en Apple TV. Le irán sucediendo un nuevo capítulo cada miércoles hasta llegar al 19 de agosto, fecha en la que ya estarán todos emitidos.

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La noticia Apple TV se planta a mitad de julio con uno de sus grandes estrenos del año: así es la 'Lucky' de Anya Taylor-Joy fue publicada originalmente en Applesfera por Álvaro García M. .

Parece mentira, pero estamos a un año vista de conocer el iPhone del 20 aniversario. Diez años ya de aquel iPhone X que muchos seguimos viendo como si fuese ayer. Con esa pantalla que por primera vez se comía el frontal entero y ese notch que tanto dio que hablar. Sí, pronto tendremos el iPhone 18 Pro sobre la mesa, pero Apple ya lleva tiempo entrenando esa nueva generación que llegará justo para celebrar dos décadas de iPhone.

Y quien mueve ficha ahora es la cadena de suministro. Fixed Focus Digital, un filtrador chino que últimamente anda metido en el debate sobre qué material usará Apple en sus próximos modelos, asegura que las fábricas encargadas de este rediseño ya han terminado su renovación para poder fabricarlo. Lo interesante de su mensaje no está tanto en la fábrica como en el material que señala como favorito: cristal, otra vez, con un acabado que apunta directo a la nostalgia de aquel iPhone X.

{"videoId":"xa7fp78","autoplay":true,"title":"Concepto iPhone 20 aniversario", "tag":"", "duration":"14"} Fixed Focus Digital entra en la conversación

Fixed Focus Digital no es un nombre que suene tanto como Ming-Chi Kuo o Mark Gurman, pero lleva meses metido de lleno en la discusión sobre los materiales que Apple usará en el iPhone del 20 aniversario. Esta misma semana ha vuelto hablar asegurando dos cosas:

• El aluminio va a seguir siendo el material de los modelos de bordes rectos durante bastante tiempo. Ya sea el iPhone 18 Pro, iPhone 18e, etc. Los modelos "normales".
• Por otro lado, deja la puerta abierta a que el iPhone del 20 aniversario, con sus bordes curvos, juegue con otras reglas. La opción preferida para este modelo pasa por volver al cristal, con una calidad de acabado que recodaría a la del primer iPhone Air. 

La fábrica encargada de este proceso ya habría terminado su renovación y estaría a la espera de que arranque la maquinaria, aunque el filtrador no ha querido dar el nombre del proveedor.

El cristal vuelve, y con qué acabado

Que Apple vuelva al cristal no es ninguna sorpresa, la sorpresa está en el nivel de acabado que se baraja. Situar la referencia en el iPhone Air habla de un cristal cuidado, con un tacto que va bastante más allá de lo que hemos visto en los últimos modelos Pro. Encaja, además, con la curvatura que se lleva meses describiendo para este iPhone: un cristal que envuelve los cuatro lados del dispositivo sin cortes en la pantalla.

En este puzle aparece también Lens Technology, uno de los grandes proveedores de cristal para las tapas traseras de iPhone, que ya se hizo con las plantas de ensamblaje de marcos metálicos y tapas de cristal que antes llevaba Catcher Technology. 

Fixed Focus Digital no ha confirmado que sea esta la fábrica de la que habla, pero el movimiento previo de Lens Technology absorbiendo esa capacidad de producción encaja con lo que se necesitaría para un proyecto de esta envergadura.

Dos tamaños, un nombre en duda y una fecha ya marcada

El diseño no es la única pieza que ya tenemos sobre la mesa. El iPhone del aniversario llegará en dos tamaños, siguiendo la estela de los Pro habituales, con pantallas de 6,3 y 6,9 pulgadas si mantiene las proporciones de los iPhone 18 Pro que veremos este septiembre. Nada de modelo único y especial para la ocasión: serán dos, como en cualquier otra generación.

El nombre, en cambio, todavía genera dudas. Durante meses todo apuntaba a iPhone 20, número redondo para un aniversario redondo. Pero filtraciones más recientes desde la cadena de suministro han metido en la ecuación el nombre iPhone 19 Pro. El debate sigue abierto.

Lo que sí parece cerrado es el chip. El iPhone del aniversario llegará con el A21, con nombre en clave Naxos, fabricado en un proceso de 2 nanómetros y heredero directo del A20 Pro. Los códigos internos de los dos modelos son V73 y V74, y su lanzamiento está previsto para el otoño de 2027, compartiendo escaparate con el plegable de segunda generación.

Conviene poner esta filtración en perspectiva antes de emocionarse demasiado. Apple no suele llegar a fabricación a gran escala hasta muy pocas semanas antes del lanzamiento. Con el iPhone 17, la producción de prueba arrancó en junio y el volumen completo llegó en agosto, apenas un mes antes de que el dispositivo saliera a la venta en septiembre.

Apple estaría acelerando ya los preparativos de fabricación de cara a este rediseño del 20 aniversario. Tiene sentido que, con un cambio de diseño tan grande de por medio, la preparación y reformas de las líneas empiece con mucha antelación. Septiembre de 2027 queda lejos todavía, pero la maquinaria, literalmente, ya se está poniendo en marcha.

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La noticia Las fábricas ya calientan motores para el iPhone 20 y el regreso del cristal huele a pura nostalgia fue publicada originalmente en Applesfera por Guille Lomener .

Seguro que alguna vez te ha pasado que lanzas un proceso en segundo plano y, de repente, el usuario cierra la pantalla o cambia de opinión. Si no gestionas bien ese hilo, te encuentras con que la aplicación sigue currando como si nada, consumiendo batería y memoria RAM como si no hubiera un mañana. Aquí es donde entra en juego la cancelación cooperativa, un concepto fundamental para que nuestras aplicaciones no se vuelvan locas y sean realmente eficientes.

Para que esto funcione, no basta con dar una orden de «parar»; la corrutina debe estar dispuesta a colaborar y comprobar si ya no es necesaria. Ya sea que estés programando en el ecosistema de Android con Kotlin Coroutines o dándole al Python con asyncio, entender cuándo y cómo detener una tarea es la diferencia entre una app profesional y una que se cierra sola por falta de recursos.

El concepto de cooperatividad en la detención

En el mundo de las corrutinas, la cancelación no es un hachazo fulminante. Es decir, si lanzas un Job y luego llamas a cancel(), la corrutina no se detiene instantáneamente si está ejecutando un bucle pesado de CPU. Para que el proceso sea efectivo, la tarea debe ser capaz de suspenderse o verificar explícitamente si ha sido cancelada.

Una forma muy efectiva de lograr esto en Kotlin es mediante la función ensureActive(), que lanza una excepción de cancelación si la corrutina ya no está activa. Por otro lado, todas las funciones de suspensión estándar, como delay o withContext, ya vienen preparadas para esto, por lo que si tu código depende de ellas, ya tienes gran parte del camino hecho.

Gestión de Scopes y Dispatchers para evitar fugas

No podemos lanzar tareas al aire sin control. El uso de GlobalScope es, en general, una mala idea porque crea corrutinas que no se detienen automáticamente, lo que facilita la aparición de fugas de memoria. Lo ideal es utilizar alcances ligados al ciclo de vida del componente, como el viewModelScope en Android, que se limpia solo cuando el ViewModel se destruye.

Para que el rendimiento sea óptimo, debemos elegir bien dónde se ejecuta el trabajo. El Dispatchers.Main es sagrado para la UI y solo debe hacer cosas ligeras. Si necesitamos leer un archivo o hacer una petición a una API, debemos saltar al Dispatchers.IO. Y si tenemos que procesar un JSON gigante o hacer cálculos matemáticos complejos, lo lógico es usar Dispatchers.Default, que aprovecha todos los núcleos de la CPU.

La concurrencia estructurada y los TaskGroups

Cuando manejamos múltiples tareas a la vez, la concurrencia estructurada es nuestra mejor aliada. En Python, la clase TaskGroup permite lanzar varias tareas y asegurarse de que todas finalicen antes de salir del bloque. Lo interesante es que si una de las tareas falla, el grupo cancela automáticamente el resto de los procesos hermanos, evitando que queden tareas zombis ejecutándose en el fondo.

En Kotlin, podemos conseguir un efecto similar con coroutineScope o supervisorScope. La diferencia es que el supervisor no tumba a los hermanos si uno falla, lo cual es vital cuando las tareas son independientes entre sí y no queremos que un error puntual detenga todo el flujo de trabajo.

Manejo de errores y la trampa de las excepciones

Aquí es donde muchos programadores meten la pata. Al capturar excepciones con un bloque try-catch, es muy común atrapar todas las Exception genéricas. El problema es que la CancellationException es la señal que usa el sistema para detener la corrutina. Si la capturas y no la vuelves a lanzar, estás «engañando» al sistema y la tarea seguirá ejecutándose aunque le hayas pedido que pare.

La regla de oro es capturar excepciones específicas, como IOException, y dejar que las de cancelación fluyan libremente. Solo si necesitas hacer una limpieza profunda de recursos (como cerrar un archivo o una conexión), puedes usar un bloque finally para asegurarte de que todo quede niquelado antes de que la corrutina desaparezca definitivamente.

Flujos de datos reactivos con Flow y asyncio

Para casos donde no queremos un único resultado sino un flujo constante de datos, el uso de StateFlow y SharedFlow en Kotlin o los iteradores asíncronos en Python es la clave. En Android, el patrón de usar un StateFlow en el repositorio y recolectarlo en la UI mediante collectAsStateWithLifecycle permite que la recolección de datos se pause automáticamente cuando la app pasa a segundo plano.

Si tienes una funcionalidad de búsqueda donde el usuario escribe letra a letra, no quieres lanzar diez peticiones al servidor. Aquí es donde collectLatest brilla, ya que cancela automáticamente la recolección anterior en cuanto llega un nuevo valor, optimizando el ancho de banda y la carga del dispositivo.

Sincronización y control de tiempo

A veces, una tarea se queda colgada y necesitamos un límite. El uso de withTimeout en Kotlin o asyncio.timeout() en Python nos permite definir un tiempo máximo de espera. Si la tarea no termina en ese plazo, se lanza un error de tiempo agotado y se procede a la cancelación de la tarea, evitando que el usuario se quede mirando una pantalla de carga infinita.

Para aquellos que necesitan proteger una operación crítica y que no debe cancelarse bajo ninguna circunstancia, existe la función shield() en asyncio. Esta crea una capa de protección que impide que la cancelación externa afecte al proceso interno, aunque se recomienda usarla con mucha cautela para no generar procesos incontrolables.

Usar el móvil para prácticamente cualquier cosa aplica también a medir el espacio en el salón para colocar un mueble o colgar un cuadro y hasta saber cuánto mide exactamente una persona. Aunque quizás la exactitud no es la mejor palabra para definir las herramientas de medición que hay en smartphones Android y en muchos de los iPhone.

La cámara es el factor clave para realizar esas mediciones y es muy imprecisa en la mayoría de casos. De hecho, si aciertan es por pura casualidad. Sin embargo, desde los iPhone 12 Pro en adelante (siempre que hablemos de una versión 'Pro' o 'Pro Max'), las mediciones sí son exactas. Y todo gracias a un sensor al que no hacemos mucho caso.

La magia del LiDAR en los iPhone Pro

Pocos entendimos de primeras por qué Apple añadió un sensor LiDAR en los iPhone 12 Pro que posteriormente irían heredando todos sus sucesores 'Pro' hasta llegar a los actuales iPhone 17 Pro. Hasta los iPad Pro (desde los iPad Pro 2020) cuentan con dicho sensor. Sí, ese que es como una especie de círculo gris que aparece en el módulo de cámaras.

Pues bien, ese sensor sirve fundamentalmente para mapear en 3D el entorno mediante un escaneo en profundidad que resulta muy preciso. De fondo, también puede servirnos para mejorar fotografías en modo retrato aplicando mejor el efecto de profundidad gracias a que es capaz de identificar a la persona u objeto principal y su distancia del fondo. Pero es en las mediciones donde está su gran aliado.

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Tener un sensor como este permite calcular de forma precisa las distancias y, con ello, tener unas medidas exactas que no encontramos con otros móviles Android y tampoco con iPhone sin ese sensor. Y es que esos otros utilizan fundamentalmente la cámara para las mediciones, pero en ausencia de más sensores de precisión, no suelen ser fiables.

Así de exactas son las medidas en un iPhone Pro

Los iPhone ya traen consigo una aplicación llamada Medidas. Si la borraste, podrás volver a descargarla gratis en la App Store. Su funcionamiento es igual en todos los iPhone, aunque es en los comentados 'Pro' en los que gana un mayor sentido por ser donde encontraremos la mayor precisión.

Para utilizarla deberás estar enfocando la sala con la cámara y seguir las instrucciones que aparecen en pantalla, que suelen ser mover el móvil. Cuando esté listo aparecerá un círculo que te servirá para marcar uno de los extremos del objeto, espacio o persona que quieras medir. Solo tienes que pulsar el botón + una vez tengas el círculo en dicho extremo.

Después será cuestión de ir situando el resto de extremos para conocer las medidas exactas entre los puntos. Esas líneas que se dibujan se quedarán marcadas de forma permanente para que puedas consultar las medidas. Y, por supuesto, también podrás tomar una captura para que se quede guardado como si de una foto más se tratase.

Más allá de llevar años utilizando con eficiencia esta funcionalidad, es que también la hemos puesto a prueba con un metro. Y tal como puedes ver en las fotografías de este post, es muy exacto.

¿Entonces no sirven otros iPhone?

Sí y no. La aplicación estará disponible en ellos, pero los resultados no son tan fiables si no se tiene un sensor LiDAR. Puede que en alguna ocasión sí lo sea, pero honestamente creemos que es más por casualidad que por otra cosa. Puede ser útil si no te importan las medidas exactas, sino saber si algo es más grande o más pequeño que otra cosa.

Lo que sí es preciso en todos los iPhone es el nivel que viene incorporado en esa misma aplicación. Se obtiene gracias a los sensores de acelerómetro y giroscopio que sí tienen todos los iPhone. Por tanto, este te podrá ser útil para saber si un cuadro está recto antes de colgarlo o asegurarte de que una mesa está recta y no va a cojear.

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La noticia Medir distancias con el móvil parecía sencillo con las aplicaciones de regla. Estamos en 2026 y solo funciona bien en los iPhone Pro fue publicada originalmente en Applesfera por Álvaro García M. .

¿Un altavoz? Sí, un altavoz será el primer producto de OpenAI. Aunque en principio, no será un altavoz más. Al menos esas son las intenciones de la compañía según un informe de Bloomberg en el que el filtrador Mark Gurman describe este dispositivo inédito con el que la compañía de IA quiere romper el mercado.

Esta filtración llega además en uno de los momentos más delicados en la fase de desarrollo. Justo cuando Apple demanda a OpenAI por, presuntamente, robar secretos comerciales. Esto es algo que el propio Gurman avanzaba ya que podría ser un lastre para el lanzamiento del producto. Al menos hasta que se dirima todo en un juicio.

"El primero de su categoría" Imagen: Wikimedia Commons

Mark Gurman dice que que el primer dispositivo de OpenAI se describe de forma interna como "el primero de su categoría". Lo resume afirmando que será "un ordenador diseñado para una IA que ayuda a hacer que las personas ocupadas sean más productivas". Y visto así, suena bastante genérico.

La idea de OpenAI es que tenga ChatGPT como eje de toda la experiencia. Además de responder preguntas, reproducir música o controlar dispositivos del hogar conectado, también podrá responder mensajes y aprovechar la información personal del usuario. Para ello, requerirá acceso a su correo electrónico y otras plataformas.

La clave parece no solo estar en lo que hará este altavoz, sino en cómo lo hará. El dispositivo buscaría anticiparse a las necesidades del usuario y actuar de forma proactiva en función de su contexto y hábitos.

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Uno de los aspectos en los que parecen insistir más la compañía es en que el dispositivo tenga una personalidad propia. Según la información de Bloomberg, incorporará elementos mecánicos capaces de moverse de forma autónoma para transmitir la sensación de que está "vivo", alejándose de la imagen de un simple altavoz inteligente que responde a comandos de voz.

Detrás de su diseño estará el equipo de LoveFrom, el estudio fundado por Jony Ive, histórico exjefe de diseño de Apple, dado que OpenAI adquirió io Products, la empresa de Ive y Sam Altman (CEO de OpenAI) que se empezó a encargar de este asunto. 

Jony Ive y Sam Altman | Imagen: io Products

Este gadget estará pensado también para acompañar al usuario por toda la casa y contará para ello con una batería recargable. Además, integrará una cámara y otros sensores para interpretar el entorno y el contexto en el que se encuentra el usuario. 

Todo ello se apoyará en GPT-Live, la evolución del modo de voz de ChatGPT presentada hace apenas unos días. Este es un modelo capaz de escuchar y hablar de forma simultánea, arrojando conversaciones más naturales y fluidas. Unido al carácter portátil del altavoz, se reforzaría esa idea de "compañero", alejándolo del concepto de dispositivo fijo en una habitación que sí tienen otros altavoces como los de Apple, Amazon o Google.

La demanda que amenaza con cambiarlo todo

Si atendemos a filtraciones pasadas, esto no parece muy distinto de lo que en cierto modo parece buscar Apple con Siri AI y algunos de los futuros productos filtrados, tales como el "HomePod con pantalla" y sus versiones que incluirían un brazo robótico. Aunque la intervención de Apple aquí viene más por otro lado.

Tal como recordábamos anteriormente, Apple ha demandado a OpenAI por un presunto robo de secretos comerciales relacionados con el desarrollo de nuevos dispositivos. Entre los señalados figura Tang Tan, antiguo responsable del diseño de producto del iPhone y actual jefe de hardware de OpenAI, además de otros exempleados de Apple que ahora trabajan en la compañía de Sam Altman.

Según Gurman, esta demanda podría tener consecuencias sobre este altavoz. OpenAI parece mantener el objetivo de presentarlo este mismo año para lanzarlo en 2027, pero internamente estarían reconociendo que el proceso judicial podría alterar esos planes. 

De hecho, Apple solicita una orden judicial para impedir la comercialización de los dispositivos si considera que se han desarrollado utilizando información confidencial. Por tanto, pese a estar cada vez más cerca de saber cuál será el primer producto de los creadores de ChatGPT, la incertidumbre que le rodea nos llena de dudas acerca de si finalmente lo veremos tan pronto como se esperaba.

Imagen de portada | Concepto generado con IA

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Silo se ha convertido en una de las series insignia de Apple TV. De esas que aparecen siempre en los primeros puestos de lo más visto y que se han ganado un hueco entre las mejores del streaming en general. Incluso más allá del catálogo de la manzana. Ahora mismo vive uno de sus momentos más emocionantes con la tercera temporada recién estrenada, así que si todavía no le has dado una oportunidad, este es un buen momento para hacerlo.

Y es que Amazon acaba de poner encima de la mesa la excusa perfecta para engancharte a la historia. Desde el 12 de julio, la temporada 1 completa está disponible en Prime Video sin pagar el canal de Apple TV, siempre que ya cuentes con tu suscripción a Prime Video. Diez episodios para arrancar desde cero y llegar con el enganche puesto hasta donde de verdad empieza a pedirte la cartera.

Para disfrutar de esta primera temporada no tienes que hacer nada complicado. Solo entra en la aplicación de Prime Video, busca Silo en el buscador y la plataforma te ofrecerá directamente la primera temporada gratuita. Eso sí, siempre y cuando tengas la suscripción a Prime Video, que es la única condición que de verdad hace falta cumplir.

Una ingeniera, un búnker y todos los secretos del silo

Silo está basada en un saga literaria y nos lleva a un futuro distópico donde los últimos supervivientes de la humanidad viven bajo tierra. Están encerrados en un gigantesco silo cuya organización y sus secretos sostienen el frágil equilibrio de toda la comunidad. Ahí fuera, se les han enseñado durante generaciones que el mundo es tóxico e inhabitable. Y esa creencia es precisamente lo que mantiene unida (y controlada) a la sociedad que vive puertas adentro.

Rebecca Ferguson encabeza el reparto dando vida a Juliette Nichols, una ingeniera que termina metida de lleno en una investigación capaz de poner en duda todo lo que los habitantes del silo han dado por cierto durante generaciones. 

A partir de ahí, la serie combina misterio, ciencia ficción y suspense en una historia que ha sabido mantener enganchado al público (y a mi) episodio tras episodio, con esa mezcla de intriga política y drama humano que la ha llevado a ganarse un hueco entre las series más comentadas de los últimos años.

La primera temporada, la que ahora llega gratis a Prime Video, se estrenó originalmente en 2023. Son estos diez capítulos, con sus títulos y duraciones, los que tienes disponibles desde ya.

Y si quieres ver la temporada dos y tres de Silo...

La generosidad de Amazon y Apple TV llega hasta cierto punto. La temporada 1 es la única que está gratis, o mejor dicho, incluida en la tarifa de Amazon Prime. Para continuar con la historia hace falta seguir pagando el canal de Apple TV dentro de Prime Video. O la suscripción de Apple TV en su App, ahí como prefieras. Ya que el precio es el mismo: 9,99 euros al mes y un periodo de prueba de siete días.

Si te pones con ganas, siete días bastan para devorar buena parte de la temporada 2 e incluso alcanzar los episodios ya emitidos de la temporada 3. ¿Atracón? Puede. Sí. Un poco. La serie lo merece, todo sea dicho.

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Quienes usaron iTunes antes de su transformación en Apple Music seguramente utilizaron una funcionalidad muy conocida: las listas Genius. Con un simple botón sobre nuestra canción favorita, iTunes era capaz de crearnos una lista de música con un alto porcentaje de éxito en nuestro gusto. Muchos se preguntaron entonces qué genio se ocultaba tras las listas Genius de iTunes.

Listas Genius de iTunes: el alma detrás del algoritmo

Recuerdo utilizar el botón Genius con bastante frecuencia en mi iPhone hace años. Con la llegada de Apple Music en iOS 8, Apple comenzó a ocultar esta funcionalidad para eliminarla por completo con iOS 10. Del Mac tardó más tiempo en desaparecer. Pese a todo esto, no se han borrado mis buenas impresiones del sistema de recomendación, que ha sido un auténtico misterio para la mayoría de mortales.

Gracias a un post en Quora recogido en la revista MIT Technology Review, sabemos cómo funcionan las listas Genius de iTunes. El autor del post original era un ingeniero de Apple llamado Erik Goldman, que desveló el funcionamiento del sistema.

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Básicamente, nuestra librería de canciones se compara con las librerías de todos los usuarios de Genius. Apple entonces ejecuta unos algoritmos anteriormente secretos, que Goldman describe como algoritmos de recomendación similares a los usados por servicios como Netflix. 

"El cálculo de las estadísticas resultantes se realiza a nivel global, de forma regular y se almacenan en una caché", aseguró el ingeniero. Dentro del análisis de factores estadísticos se encuentran las variables latentes. Según Wikipedia, "son las variables que no se observan directamente sino que son inferidas a partir de otras variables que se observan".

Mediante estas técnicas estadísticas y utilizando las variables latentes de un conjunto de datos, se vuelve mucho más sencillo de resolver el problema pues se reduce su tamaño. Una vez tienes definidas las variables clave, se utiliza un modelo de espacio vectorial. Con él, tenemos casi todas las piezas del funcionamiento de las listas Genius de iTunes.

Dicho de una forma más sencilla: Genius no escuchaba tu música, escuchaba tus gustos comparados con los de millones de personas más. Si mucha gente que tenía en su biblioteca la misma canción que tú también solía tener otras diez canciones concretas, Genius entendía que esas diez canciones probablemente también te iban a gustar a ti, aunque nunca las hubieras escuchado. 

No era magia ni inteligencia artificial como la entendemos ahora, era estadística pura aplicada a millones de bibliotecas de iTunes trabajando en conjunto, algo parecido a lo que hace Netflix cuando te recomienda una serie porque a gente con tus mismos gustos también le gustó.

Genius sigue vivo, pero solo si sabes dónde mirar

Toda esta tecnología ha sido sustituida en el iPhone por Apple Music y sus listas seleccionadas por editores. Pero el nombre no ha desaparecido del todo: en la app Música para Mac, dentro del menú Archivo, sigue existiendo la opción de crear una playlist Genius o activar el Genius aleatorio. 

Ambas funciones siguen apoyándose en el mismo principio de comparar tu biblioteca con la de otros usuarios para tejer una lista con sentido. Es curioso encontrarse ese vestigio prácticamente intacto casi veinte años después, escondido en un rincón del escritorio mientras en el móvil ya ni se le espera.

Lo que sí sobrevivió en todas las plataformas, con otro nombre, fue la idea de partir de una canción para construir algo más grande: hoy Apple Music te deja crear una estación a partir de cualquier tema que te guste, un sistema similar en espíritu a Genius, pero que en mi caso no termina de acertar con la misma puntería que aquel botón que tantas tardes me acompañó.

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