Hay un hueco entre el hype y el humo cuando se habla de inteligencia artificial en sanidad. Sin Manual nace para llenarlo, en castellano, con experiencia desde la trinchera y datos en casa.
Nueva release de OpenClaw del 27 de abril de 2026: TTS con seis nuevos proveedores, mejoras de Control UI con PWA y Web Push, observabilidad ampliada y hardening de la instalación en todas las plataformas.
ChatGPT, Claude, Gemini y todos los nombres reconocibles del mercado son IA en la nube: modelos en servidores ajenos. Lo que ganas en calidad, lo pagas en privacidad. Aquí explico la frontera.
Las tres grandes IA en la nube se parecen en lo superficial pero difieren en lo importante. Aquí desmonto cuál es cuál, qué hace mejor cada una y cuándo conviene una u otra.
Tener un modelo en local resuelve la privacidad pero deja al modelo como un cuadro de chat. OpenClaw es la capa que le conecta herramientas, le da memoria y aprobaciones, y lo convierte en un agente que actúa.
Un día después de Iris monté Mini-Clowe en mi MacBook Pro M4 Max. Mismo principio (datos en casa), distinta escala. La IA local accesible para alguien con un portátil bueno.
Un modelo de lenguaje puede generar información incorrecta con la misma confianza que la correcta. En sanidad esto puede ser peligroso. Aquí explico por qué pasa y qué se puede hacer.
El hospital madrileño anuncia el 27 de abril una iniciativa que combina datos clínicos, imagen y genómica con IA para adelantar el diagnóstico de uno de los tumores con peor pronóstico.
LLM significa Large Language Model. Es el tipo de modelo que está detrás de ChatGPT, Claude y Gemini. Aquí explico qué es, cómo se entrena y por qué a veces se equivoca.
MoE (Mixture of Experts) es la arquitectura que permite tener modelos enormes sin pagar el coste de cómputo asociado. Está detrás de Mixtral, DeepSeek V3 y Qwen 3.6. Te explico cómo funciona sin matemáticas.
