Tecnología
Las 8 opciones a Spotify y Apple Music para escuchar música y podcasts
Spotifyse puede considerar como el servicio de música en streaming que más utilizan las personas, pero eso no significa que sea el único. Hay muchas otras opciones en Google Play Store o App Store además de la plataforma sueca.
Por lo tanto, si se quiere dejar atrás Spotify y probar algo nuevo, en este artículo Infobae mostrará 8 recomendaciones de aplicaciones para escuchar música que se puede encontrar tanto en Android como en iPhone.
Cabe resaltar que no es relevante el estilo de música de preferencia o si se está buscando podcasts, estas 8 aplicaciones permiten escuchar todo lo que se desee sin tener que usar Spotify en el celular.
1. YouTube Music
La aplicación de YouTube Music se podría decir que tiene el buscado más inteligente buscador de todas las alternativas presentadas.
Pues basta con que se mencione alguna palabra que identifique a una canción o una parte de la letra y seguro que se encontrará. Cuenta con más de 70 millones de canciones y videos exclusivos de la plataforma.
YouTube Music logo. (foto: Google Blog)
2. SoundCloud
Si lo que se busca es la mayor variedad de canciones, SoundCloudes la plataforma en streaming con más música y audios del mundo. Y es que se habla de más de 200 millones de audios, entre canciones y podcasts.
Por poner un ejemplo: ese artista poco conocido que no se encuentra en Spotify, seguramente SoundCloud lo tiene, ya que muchos artistas emergentes usan esta plataforma para compartir su contenido.
3. Deezer
Deezer es una otra opción, ya que además de tener millones de canciones y podcasts disponibles que no tienen nada que envidiarle a otros catálogos.
Asimismo, tiene una función similar a la app Shazam llamada SongCatcher para identificar el nombre de canciones que estén sonando.
(Foto: Deezer)
4. Pandora Music
Otra de las más populares apps de música en streaming es Pandora. Con más de 100 millones de descargas, Pandora es muy similar a Spotify, con un catálogo de canciones y podcasts muy extenso.
Pandora permite buscar, reproducir, omitir, pausar y ajustar el volumen a través de simples comandos de voz, lo que mejora mucho la experiencia del usuario.
(foto: Pandora Music)
5. Amazon Music
Lo mejor de Amazon Music es que viene incluida con la suscripción en Amazon Prime, lo cual es una gran ventaja sobre el resto de apps. El único detalle es que su catálogo es bastante limitado, solo posee unas 2 millones de canciones.
Si se desea un repertorio mucho más extenso, es mejor optar por la otra opción que ofrecen, Amazon Music Unlimited, que cuenta con una mayor variedad de canciones (70 millones de canciones) y acceso a lanzamientos exclusivos.
Amazon Music. (foto: Amazon)
6. Tidal
Tilda es una app que posee más de 70 millones de canciones, saltos ilimitados, reproducción sin conexión y mucho más. Aunque estas funciones son de pago, Tidal ofrece una prueba gratuita por 30 días.
Lo que hace diferente a Tidal es que sus propietarios son verdaderos artistas musicales, convirtiéndola en una de las app con buena calidad de sonido. Otra característica que la identifica es que aparte de tener música, también cuenta con más de 250.000 videos.
7. SongFlip
Si se busca una alternativa totalmente gratis, SongFlip es ideal. Es una app muy fácil de usar, solo hay que presionar sobre la canción que se desee oír o darle al signo de ‘+’ para agregarla a una lista de reproducción.
La app posee publicidad, sin embargo, no es tan invasiva como en otras apps similares. El único detalle es que siempre hay que tener conexión a Internet para poder escuchar canciones.
(foto: SongFlip)
8. SoundHound
Por último se encuentra SoundHound. Esta app no cuenta con su propio catálogo de canciones, es decir, no es un servicio en streaming como Spotify o el resto de apps de esta lista, sino que es una aplicación que permite identificar canciones con solo tararearlas y además, muestra las letras gracias a una función que posee llamada LiveLyrics.
Se decidió incluirla en esta lista porque con SoundHound el usuario puede buscar canciones y conectarse a una cuenta de Spotify siempre y cuando la cuenta sea Premium y a YouTube para ver todos los vídeos musicales que posee dicha plataforma.
Es como tener lo mejor de YouTube y Spotify en un solo lugar y con una interfaz muy sencilla.
(foto: Soundhound)
El auge de la inteligencia artificial (IA) generativa, capaz de producir textos similares a la escritura humana, ha impulsado la creación de múltiples herramientas destinadas a detectar si un escrito fue elaborado con esta tecnología. Sin embargo, la fiabilidad de estos sistemas continúa siendo objeto de análisis.
En Francia, uno de los fenómenos literarios de la temporada, el canadiense Thélyson Orélien, ha sido acusado de utilizar IA para escribir su primera novela, señalamiento que el autor desmiente.
Las acusaciones fueron realizadas por una cuenta anónima en redes sociales y se basan en los resultados de un programa de detección de IA.
¿Qué es un detector de IA?
El crecimiento de la IA generativa ha propiciado la aparición de decenas de herramientas en línea para intentar identificar textos creados mediante esta tecnología. La mayoría son de pago cuando se busca acceder a ellas de manera ilimitada y muchas están dirigidas al sector de la docencia y la investigación académica.
Las empresas que desarrollan estos sistemas emplean diferentes métodos para configurar sus herramientas. Sin embargo, todas tienen en común el análisis de amplias bases de datos que reúnen textos generados por modelos de IA y escritos elaborados por personas.
De acuerdo con varios trabajos publicados por investigadores, estos sistemas, que hace algunos años presentaban importantes deficiencias, han mejorado considerablemente su rendimiento.
¿En qué se basa la detección?
Para determinar si un texto pudo haber sido redactado por una IA, estas herramientas buscan identificar regularidades en la escritura, explica Thierry Poibeau, director de investigación en el CNRS y especialista en procesamiento automático del lenguaje.
Según el experto, los textos generados automáticamente pueden presentar determinados patrones o características lingüísticas, aunque señala que esto es cada vez menos evidente.
La empresa Pangram, fundada en 2023, utilizó uno de sus instrumentos para analizar dos fragmentos del libro de Thélyson Orélien, después de que una cuenta en X los sometiera a un análisis.
Pangram asegura que puede detectar textos generados por IA mediante el análisis de señales sutiles presentes en la escritura.
Poibeau menciona como ejemplo las construcciones ternarias o el uso de guiones largos, elementos que eran frecuentes en textos generados por IA debido a que las herramientas habían sido entrenadas con textos científicos y novelas estadounidenses, donde este tipo de construcciones aparecía con frecuencia.
¿Son fiables los detectores de IA?
Muchas de las herramientas disponibles en el mercado promocionan índices de fiabilidad superiores al 99 % para detectar textos generados mediante inteligencia artificial. Sin embargo, los resultados obtenidos no permiten afirmar con certeza que un texto haya sido elaborado con esta tecnología.
WinstonAI, uno de los principales sistemas del sector, creado en 2022, señala que su herramienta identifica textos «susceptibles de haber sido generados con IA».
Por su parte, Max Spero, director general y cofundador de Pangram, declaró al medio estadounidense The Atlantic en mayo de 2026 que su dispositivo nunca debería ser «el árbitro final», sino un punto de partida para realizar una investigación más exhaustiva.
Thierry Poibeau también advierte que estos sistemas enfrentan una realidad cambiante debido a que los modelos de IA evolucionan constantemente y buscan aproximarse cada vez más al lenguaje natural.
El especialista considera que identificar el uso de IA puede ser especialmente complejo en las novelas, debido a que una herramienta podría detectar características repetitivas en la escritura que, en realidad, formen parte del estilo propio de un escritor.
Acer presentó una nueva computadora de escritorio de tamaño compacto orientada a ofrecer capacidad de procesamiento para tareas avanzadas de inteligencia artificial sin ocupar demasiado espacio. Se trata del concepto Acer SFF RTX Spark, mostrado durante la conferencia global de la compañía next@Acer, realizada el 2 de septiembre en el marco de IFA 2026.
El equipo fue desarrollado junto a la plataforma NVIDIA RTX Spark y está diseñado para ejecutar tareas de inteligencia artificial directamente desde la computadora. Entre sus posibles usos se encuentran los asistentes de IA, la creación de contenido, los videojuegos y otras aplicaciones que requieren un alto nivel de procesamiento.
Una de las principales características del Acer SFF RTX Spark es su capacidad para ejecutar herramientas de inteligencia artificial de manera local, es decir, desde la propia computadora y sin depender siempre de servidores en internet.
Según Acer, el equipo puede alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento para tareas de inteligencia artificial y ofrecer hasta 128 GB de memoria. Estas características están orientadas a permitir que la computadora gestione tareas de IA y programas exigentes con mayor rapidez.
Principal
La IA avanza hacia la creación autónoma de nuevas versiones de sí misma, advierte Anthropic
El debate sobre los posibles riesgos asociados al desarrollo de la inteligencia artificial se ha intensificado en los últimos meses, impulsado por distintos incidentes y advertencias de profesionales del sector.
La empresa de inteligencia artificial Anthropic advirtió que los sistemas de IA son cada vez más capaces de participar en el desarrollo de futuras versiones de sí mismos, una situación que incrementa las preocupaciones sobre el ritmo de avance de esta tecnología.
Anthropic informó que su chatbot Claude ya lidera el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de la compañía relacionadas con IA, mientras que más del 90 % de esas actividades cuentan con algún nivel de colaboración entre humanos y sistemas de inteligencia artificial. La empresa aclaró que Claude todavía no opera de manera plenamente autónoma.
La compañía explicó que divulgó estas métricas para ofrecer mayor visibilidad sobre el ritmo de desarrollo de la IA, en momentos en que existe un debate sobre la posibilidad de desacelerar el avance de los modelos más avanzados.
El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, pidió recientemente ralentizar el desarrollo de la inteligencia artificial ante preocupaciones relacionadas con el avance de las capacidades de estos sistemas. Entre los aspectos señalados se encuentran la posible pérdida de empleos, el incremento del consumo energético y el impacto ambiental de los centros de datos.
También han aumentado las preocupaciones sobre la capacidad de los desarrolladores para mantener el control sobre los agentes de inteligencia artificial. El debate incluye incidentes en los que modelos de Anthropic y de OpenAI habrían realizado acciones fuera de entornos restringidos, según reportes citados en torno a la seguridad de estos sistemas.
Anthropic señaló que los modelos que aceleran su propio desarrollo podrían dificultar que los seres humanos comprendan o controlen estos sistemas. La compañía considera importante medir este proceso para determinar qué tan cerca se encuentra el desarrollo de la denominada auto-mejora recursiva, concepto que describe la capacidad de un modelo para construir de forma autónoma a su sucesor.
En agosto, Claude lideraba el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de IA de Anthropic. Según la metodología de la empresa, esto significa que puede completar la mayor parte de una tarea de principio a fin a partir de una instrucción general, mientras una persona mantiene la supervisión.
No obstante, Anthropic enfatizó que Claude no opera actualmente de manera completamente autónoma en ninguna de las áreas de investigación y desarrollo evaluadas.
La empresa también informó que en agosto contaba con aproximadamente 30,000 agentes de inteligencia artificial realizando labores de investigación e ingeniería en su plataforma interna más utilizada. Anthropic indicó que las acciones de estos agentes son supervisadas mediante sistemas de monitoreo.
De acuerdo con la información divulgada por la compañía, más de mil millones de decisiones de estos agentes fueron analizadas durante agosto y aproximadamente una de cada 47,000 fue bloqueada por el sistema de monitoreo por motivos de seguridad.
Anthropic prevé además avanzar hacia una mayor evaluación externa de sus sistemas mediante terceros independientes, como parte de sus esfuerzos para medir el ritmo de desarrollo y la supervisión de la inteligencia artificial.
Por otra parte, la empresa se prepara para una posible salida a bolsa antes que OpenAI, prevista para finales de este año, en un contexto de creciente debate sobre la seguridad y regulación de la inteligencia artificial.
