Windows 11 ha traído consigo muchas novedades desde su lanzamiento, pero también ha despertado dudas entre los usuarios: requisitos de hardware restrictivos, integración con servicios en la nube, menor control sobre las actualizaciones y una interfaz que no convence a todo el mundo. En este contexto, cada vez más personas se preguntan si Linux podría ser la mejor alternativa a Windows 11.

¿Por qué buscar una alternativa a Windows 11?

Desde que Microsoft lanzó Windows 11, muchos usuarios con ordenadores perfectamente funcionales se han encontrado con que no cumplen los requisitos para instalarlo. Además, algunas decisiones como la inclusión forzada de una cuenta online o la dependencia de funciones basadas en inteligencia artificial han generado rechazo entre quienes valoran la privacidad y la simplicidad.

Por eso, no sorprende que Linux esté ganando protagonismo como sistema operativo libre, ligero y personalizable.

Ventajas de Linux frente a Windows en 2025

• Es gratuito: no necesitas pagar licencias ni preocuparte por activaciones.
• Ligero y rápido: distribuciones como Linux Mint o Ubuntu MATE funcionan muy bien en equipos antiguos.
• Control total: decides qué instalar, cuándo actualizar y cómo personalizar tu sistema.
• Mayor privacidad: sin telemetría invasiva ni publicidad integrada.
• Seguridad y estabilidad: ideal para usuarios que buscan fiabilidad sin sustos.

Distribuciones recomendadas para dar el salto

Si estás pensando en dar el paso a Linux como alternativa a Windows 11, estas son algunas opciones perfectas para principiantes:

• Linux Mint: muy intuitiva, perfecta si vienes de Windows.
• Zorin OS: con una interfaz muy parecida a Windows 11.
• Ubuntu: con gran comunidad y soporte, ideal para empezar con confianza.
• elementary OS: estética cuidada y enfoque en la simplicidad.

¿Es Linux para todo el mundo?

La respuesta honesta es: depende de tus necesidades. Si usas el ordenador para navegar, ver vídeos, trabajar con documentos y herramientas como LibreOffice o GIMP, Linux te cubrirá sin problema. Pero si dependes de programas muy específicos que solo funcionan en Windows (como algunos juegos o software empresarial), puede que necesites buscar alternativas o soluciones como Wine o máquinas virtuales.

Conclusión: ¿darías el salto a Linux?

Linux ha madurado muchísimo y ya no es solo para expertos. Hoy en día, cualquier persona puede instalarlo y empezar a usarlo sin complicaciones. Si estás cansado de las limitaciones de Windows 11 y buscas un sistema operativo que te respete como usuario, Linux es una alternativa que merece la pena probar.

¿Tú qué opinas? ¿Ya has probado alguna distribución? ¿Qué fue lo que más te gustó o lo que más te costó? ¡Déjanos tu experiencia en los comentarios!

Iñaki Méndez

Técnico informático especializado en Linux, redes y ciberseguridad. Apasionado del software libre, comparto tutoriales y guías prácticas en Linuxbasico para ayudarte a dominar el entorno Linux desde cero.

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Los principios S.O.L.I.D, como grupo, fueron recopilados, explicados y popularizados por Robert C. Martin hace aproximadamente 20 años. Sus primeros artículos sobre ellos circularon a finales de los años 90 y los principios fueron cubiertos extensamente en su libro “Desarrollo de Software Ágil: Principios, Patrones y Prácticas”, publicado en 2002. Constituyen otro intento de crear una teoría de programación, un conjunto de principios para guiar cómo escribimos y estructuramos el código. S.O.L.I.D es un acrónimo formado por la primera letra de cada principio:

• S (Principio de Responsabilidad Única)
• O (Principio Abierto/Cerrado)
• L (Principio de Sustitución de Liskov)
• I (Principio de Segregación de la Interfaz)
• D (Principio de Inversión de Dependencias)

El beneficio de S.O.L.I.D es que estos son principios más concretos que las ideas abstractas de acoplamiento y cohesión. Nos permiten apuntar a reducir el acoplamiento y aumentar la cohesión a través de métodos más prácticos.

Estos principios son simples en su formulación, pero son extremadamente profundos en su aplicación. Simplemente conocer la definición no es suficiente para incorporar las ideas en lo que hacemos; necesitamos realmente involucrarnos con estos principios, discutirlos mientras hacemos nuestro trabajo y especialmente mientras practicamos deliberadamente, ya que de esta manera podremos utilizar estos principios de manera efectiva.

Conocer cada principio de forma aislada es bueno. Pero aplicar todos estos principios como un bloque sólido es cuando realmente se vuelven poderosos.

El Principio de Responsabilidad Única

“Una clase debería tener solo una razón para cambiar”.

Robert C. Martin reconoce que este principio es muy similar al concepto de cohesión desarrollado por muchos otros autores desde finales de los años 70, pero su formulación es sutilmente diferente. En lugar de pensar en la cohesión de una clase y aplicar varios análisis para calcular una puntuación de cohesión, él dice que si hay más de una razón para que una clase cambie, entonces está haciendo demasiado y debería dividirse en dos clases, cada una haciendo una sola cosa.

Aunque esto suena bastante simple, también es probablemente el más difícil de estos principios de llevar a la práctica. No siempre conocemos la forma en que las cosas van a cambiar, por ejemplo. No es una buena idea segregar cosas que nunca van a cambiar porque entonces estamos haciendo un trabajo adicional que es innecesario. Por lo tanto, necesitamos pensar y posiblemente predecir la forma en que las cosas pueden cambiar en el futuro. Esto es difícil, y es probable que no lo hagamos bien la mayor parte del tiempo. Luego, un año después, alguien preguntará “¡¿por qué no separaste esta parte de la clase – no seguiste el SRP?!”

La clave aquí es darse cuenta cuando se está cambiando una clase de más de una manera y buscar separar las partes que están cambiando. Una forma de descubrir qué clases están cambiando es usar el historial de control de origen para generar un mapa de calor de su código: las clases que se están modificando a menudo durante un largo período probablemente estén haciendo demasiado (también podrían estar violando el Principio Abierto/Cerrado).

El Principio Abierto/Cerrado

“Las entidades de software (clases, módulos, funciones, etc.) deberían estar abiertas para su extensión pero cerradas para su modificación”.

Este principio seguido al extremo significaría que cada vez que queramos agregar funcionalidad, creamos una nueva clase o una nueva función y nunca cambiamos el código existente. Por supuesto, este no es un sueño realista, pero es una idea hacia la cual podemos trabajar. ¿Por qué? Porque usando este enfoque podemos agregar funcionalidad a un sistema sin romper la funcionalidad existente y sin causar cambios secundarios. Si podemos recomponer cosas de diferentes maneras para lograr diferentes resultados sin reescribir las piezas que estamos usando para componer nuestra solución, entonces hemos logrado un nivel de flexibilidad muy poderoso.

Cuando los módulos están alineados con el Principio Abierto/Cerrado, exhiben dos atributos como se menciona en la definición del principio. Son:

• Abiertos para extensión. Esto significa que el módulo puede ser extendido de alguna manera para cambiar su comportamiento.
• Cerrados para modificación. Si bien el módulo puede ser extendido para cambiar su comportamiento, no es necesario cambiar su código fuente. Idealmente, podríamos extender el comportamiento del módulo sin siquiera necesitar volver a compilar el binario.

Este principio no es realmente posible de seguir en un lenguaje procedural porque depende de alguna forma de abstracciones y polimorfismo para lograrlo.

Un Ejemplo:

Lo clásico de este principio es una declaración de switch que cambia en una enumeración u otra variable. Esta declaración switch casi siempre puede ser reemplazada por una jerarquía de clases que utiliza polimorfismo para ejecutar el método correcto; esta es la que sigue el PACO porque se puede inyectar un nuevo comportamiento agregando otra clase con un nuevo método polimórfico.

Al igual que con nuestra advertencia con el SRP, no siempre es posible anticipar las formas en que una clase necesitará ser extendida. La idea es usar nuestra experiencia para anticipar las formas en que una clase/módulo probablemente necesitará ser extendida y asegurarnos de que esté abierta para la extensión en esa área. Una vez más, utilizando el ejemplo de un deserializador, es muy probable que queramos extender esto agregando nuevos tipos de fuentes para los bytes a deserializar, por lo que necesitamos asegurarnos de que esté abierto para la extensión en esa área proporcionando una manera de enchufar una estrategia.

El Principio de Sustitución de Liskov

“Los subtipos deben ser sustituibles por sus tipos base”.

Cualquiera que haya usado herencia probablemente haya violado este principio muchas veces sin saberlo. En varias ocasiones, he heredado de una clase base y proporcionado anulaciones que simplemente lanzan una NotImplementedException() o similar. Esta subclase está violando el Principio de Sustitución de Liskov porque este subtipo no es sustituible por el tipo base en todas las circunstancias. Sin embargo, todavía hay momentos en que esto es conveniente. Un buen ejemplo es la biblioteca ADO.NET: no todos los proveedores de bases de datos implementan todas las características definidas por ADO.NET, pero la mayoría de ellos implementan la mayoría de las características, y sería muy difícil separar cada característica en diferentes interfaces, por lo que tiene más sentido simplemente lanzar algunas NotImplementedExceptions() aquí o allá que tratar de asegurar que el LSP nunca se viole.

Una forma de asegurar que se siga el LSP es separar las interfaces; es decir, seguir el Principio de Segregación de la Interfaz. Entonces, sus subtipos solo necesitarán implementar las interfaces que se apliquen directamente.

El Principio de Segregación de la Interfaz

“Los clientes no deben estar obligados a depender de métodos que no utilizan”.

Este principio es esencialmente un reconocimiento de que las clases cohesivas son un ideal y no siempre son posibles. Hay momentos en los que necesitamos construir una clase que tenga un gran conjunto de métodos en su interfaz; por ejemplo, cuando construimos una fachada que actúa como el adaptador para varios sistemas de backend diferentes. Sin embargo, el Principio de Segregación de la Interfaz dice que esta interfaz grande debería dividirse en secciones dependiendo de las necesidades de los diferentes tipos de clientes que se conectarán a ella.

Es decir, si hay un conjunto de métodos que será utilizado por un tipo de cliente y un conjunto diferente de métodos utilizado por otro, entonces estos métodos deberán dividirse en dos interfaces diferentes para que cada tipo de cliente pueda depender de una interfaz abstracta específica que solo contenga los métodos que se necesiten, en lugar de depender de la interfaz grande en sí misma.

La segregación de interfaces proporciona una forma de desacoplar las clases cliente. Si dos clases cliente diferentes dependen de una API concreta, entonces los cambios realizados en la API en beneficio de una clase cliente afectarán a la otra clase cliente, incluso si esos cambios no se hicieron en los métodos que necesita esa clase cliente. Esto significa que las dos clases cliente están acopladas entre sí a través de su dependencia común en la API. Si esa API se divide en dos interfaces segregadas diferentes y cada clase cliente depende de una diferente, entonces los cambios realizados en las implementaciones concretas solo afectarán al cliente que utiliza la interfaz afectada. Esto significa que las dos clases cliente ya no están acopladas entre sí.

El Principio de Inversión de Dependencias

“A. Los módulos de alto nivel no deben depender de los módulos de bajo nivel. Ambos deben depender de abstracciones. B. Las abstracciones no deben depender de detalles. Los detalles deben depender de abstracciones”.

Yo argumentaría que este es el principio S.O.L.I.D más ampliamente implementado. La idea está incrustada en cada “contenedor” que existe y ahora está mucho más integrada en frameworks como ASP.NET MVC.

La idea en el Principio de Inversión de Dependencias es invertir las dependencias naturales que normalmente surgen al codificar; por ejemplo, si está construyendo una interfaz de usuario y necesita llamar a una capa de datos para acceder a una base de datos, normalmente simplemente instanciaría un objeto de la capa de datos y lo llamaría. Esto es lo que Robert C. Martin llama el método procedimental tradicional. Él argumenta que el método orientado a objetos bien factorizado, sin embargo, es que la interfaz de usuario dependa de una abstracción de la capa de datos y tenga la implementación concreta dada para que esta dependencia tradicional se invierta.

Beneficios:

• Reducción del acoplamiento entre clases concretas, lo que significa que cada una de ellas puede cambiar de manera aislada.
• Permitir nuevas implementaciones de la capa de datos sin afectar la interfaz de usuario (el principio abierto/cerrado).
• Permitir la inserción de decoradores u otras clases incluso en tiempo de ejecución o dependiendo de la configuración: por ejemplo, podríamos crear una capa de datos de registro que use la implementación de la capa de datos original pero agregue registro a ella.
• Dependiendo de abstracciones significa que nuestras clases son menos frágiles ya que las abstracciones cambian con menos frecuencia que los detalles de implementación.
• Probar cada una de las clases puede hacerse de manera aislada; no necesitamos una capa de datos concreta para probar la interfaz de usuario.

Aitzol Tola

Soy un Técnico Informático con una gran pasión hacia las nuevas tecnologías.

aitzoltola.com

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La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa de crear sistemas o programas capaces de aprender y pensar a partir de la experiencia. La IA tiene múltiples aplicaciones en diversos sectores, como la atención al cliente, la automatización de procesos, la creación de contenidos, el reconocimiento facial, la conducción autónoma y muchos más.

Existen diferentes tipos de IA según su capacidad, complejidad y aprendizaje. Una categoría amplia es la inteligencia artificial estrecha o débil, que se refiere a sistemas que realizan tareas específicas, como reconocimiento de voz o traducción automática, pero que no aprenden por sí mismos.

Otra categoría es la inteligencia general artificial o fuerte, que se refiere a sistemas que pueden igualar o superar la inteligencia humana en cualquier dominio, como el razonamiento, la creatividad o la empatía. Dentro de estas categorías, se pueden distinguir los siguientes tipos de IA:

Máquinas reactivas

Son los sistemas más simples y antiguos que se conocen. Su función es reproducir el comportamiento humano cuando son estimulados, siguiendo un conjunto de reglas predefinidas. No tienen memoria ni aprendizaje, solo responden con base en predicciones establecidas según una pregunta o requerimiento.

Un ejemplo de este tipo de IA son los sistemas expertos, que abordan tareas que requieren un alto nivel de conocimiento en un dominio particular, como el control de inventario, la evaluación de mercancías o la planificación empresarial.

Memoria limitada

Son los sistemas que pueden almacenar y acceder a datos del pasado para mejorar su rendimiento. Aprenden de la experiencia y se adaptan a las situaciones cambiantes. Un ejemplo de este tipo de IA son las redes neuronales artificiales, que imitan el funcionamiento del cerebro humano y son ideales para tareas de aprendizaje automático, como la atención al cliente, la automatización de procesos o la creación de contenidos.

Teoría de la mente

Son los sistemas que pueden comprender y emular las emociones, las intenciones y los pensamientos de otros seres. Tienen la capacidad de evaluar y detectar diferentes necesidades, procesos y estados mentales para actuar correctamente. Un ejemplo de este tipo de IA es el aprendizaje profundo o deep learning, que es una variante avanzada de las redes neuronales artificiales que se alimenta con grandes conjuntos de datos para realizar tareas altamente sofisticadas, como el reconocimiento facial, la conducción autónoma o la generación de imágenes.

Autoconciencia

Son los sistemas que pueden volverse conscientes y autónomos, es decir, que pueden tener una identidad propia, una voluntad propia y una moral propia. Tienen la capacidad de superar la inteligencia humana en cualquier aspecto y de crear sus propias metas y valores. Un ejemplo de este tipo de la inteligencia artificial, es la superinteligencia artificial o ASI, que es la máquina más poderosa y compleja que se puede imaginar, pero que todavía no existe en la realidad.

Estos son los principales tipos de IA que existen y sus aplicaciones. Como se puede ver, la IA es una tecnología que está en constante evolución y que tiene un gran potencial para transformar el mundo que nos rodea. Sin embargo, también implica desafíos y riesgos que deben ser considerados y regulados.

Por eso, es importante estar informado y actualizado sobre esta materia, y aprovechar sus beneficios de forma responsable y ética.

Inteligencia artificial en asistentes virtuales

Son programas que pueden interactuar con las personas mediante voz o texto, y que pueden realizar diversas tareas, por ejemplo: buscar información, hacer reservas, poner alarmas, reproducir música, controlar dispositivos inteligentes o recordar eventos. Algunos ejemplos son:

Siri: Es el asistente virtual de Apple, que funciona en dispositivos iOS, macOS, watchOS y tvOS. Puedes activarlo diciendo “Oye Siri” o pulsando el botón de inicio o lateral.

Alexa: Es el asistente virtual de Amazon, que funciona en dispositivos Echo, Fire TV, Fire Tablet y otros compatibles. Puedes activarlo diciendo “Alexa” o pulsando el botón de acción.

Google Assistant: Es el asistente virtual de Google, que funciona en dispositivos Android, iOS, Chrome OS, Wear OS y otros compatibles. Puedes activarlo diciendo “Ok Google” o pulsando el botón de inicio.

Cortana: Es el asistente virtual de Microsoft, que funciona en dispositivos Windows 10, Xbox One, iOS, Android y otros compatibles. Puedes activarlo diciendo “Oye Cortana” o pulsando el botón de búsqueda.

Inteligencia artificial en traductores automáticos

Son programas que pueden traducir textos o audios de un idioma a otro, usando algoritmos de aprendizaje automático que analizan el contexto, la gramática y el vocabulario. Algunos ejemplos son:

Google Translate: Es el traductor automático de Google, que puede traducir más de 100 idiomas en texto, voz, imagen o vídeo. Puedes usarlo en su página web, en su aplicación móvil o en su extensión para Chrome.

Microsoft Translator: Es el traductor automático de Microsoft, que puede traducir más de 70 idiomas en texto, voz, imagen o conversación. Puedes usarlo en su página web, en su aplicación móvil o en su extensión para Edge.

DeepL: Es un traductor automático basado en redes neuronales, que puede traducir más de 20 idiomas con alta calidad y fluidez. Puedes usarlo en su página web, en su aplicación de escritorio o en su API.

Reverso: Es un traductor automático que combina la tecnología de IA con los diccionarios y las memorias de traducción de expertos. Puedes traducir más de 15 idiomas con ejemplos de uso, sinónimos y pronunciación. Puedes usarlo en su página web, en su aplicación móvil o en su extensión para Chrome.

Inteligencia artificial en reconocedores de imágenes

Son programas que pueden identificar y clasificar objetos, personas, animales, lugares o emociones en una imagen, usando redes neuronales artificiales que procesan las características visuales. Algunos ejemplos son:

Google Lens: Es el reconocedor de imágenes de Google, que puede analizar lo que ves en tu cámara o en tu galería, y ofrecerte información, sugerencias o acciones relacionadas. Puedes usarlo en su aplicación móvil, en su integración con Google Photos o en su extensión para Chrome.

Microsoft Seeing AI: Es el reconocedor de imágenes de Microsoft, que está diseñado para ayudar a las personas con discapacidad visual a entender su entorno. Puede describir personas, textos, colores, escenas, productos, billetes, monedas y mucho más. Puedes usarlo en su aplicación móvil.

Amazon Rekognition: Es el reconocedor de imágenes de Amazon, que está orientado a los desarrolladores que quieren incorporar análisis de imágenes en sus aplicaciones. Puede detectar rostros, celebridades, objetos, textos, escenas, actividades, emociones y mucho más. Puedes usarlo en su consola web o en su API.

Clarifai: Es un reconocedor de imágenes que usa IA para entender y etiquetar el contenido de las imágenes. Puede reconocer objetos, personas, animales, lugares, conceptos, colores, estilos y mucho más. Puedes usarlo en su página web, en su aplicación móvil o en su API.

En generadores de contenidos

Son programas que pueden crear textos, imágenes, vídeos, audios o música originales, usando modelos de aprendizaje profundo que se entrenan con grandes cantidades de datos. Algunos ejemplos son:

OpenAI GPT-3: Es el generador de textos más avanzado que existe, que usa una red neuronal de 175 mil millones de parámetros para producir textos coherentes y creativos a partir de una entrada de texto. Puede escribir sobre cualquier tema, en cualquier estilo y en cualquier idioma. Puedes usarlo en su API o en sus aplicaciones asociadas.

Microsoft Bing: Es el generador de imágenes de Microsoft, que usa un modelo de IA para crear imágenes a partir de una descripción de texto. Puede generar imágenes realistas, abstractas o artísticas de cualquier cosa que se te ocurra. Puedes usarlo en su página web o en su API.

Google Magenta: Es el generador de música de Google, que usa modelos de IA para crear música original a partir de una melodía, un ritmo o un estilo. Puede generar música clásica, jazz, pop, rock o electrónica, y puedes modificarla a tu gusto. Puedes usarlo en su página web, en su aplicación móvil o en su API.

Artbreeder: Es un generador de arte que usa IA para crear imágenes artísticas a partir de otras imágenes. Puedes mezclar, mutar o editar imágenes de rostros, paisajes, animales, flores, objetos o cualquier cosa que quieras. Puedes usarlo en su página web o en su API.

Si quieres saber más sobre la inteligencia artificial, puedes leer más en este enlace

Aitzol Tola

Soy un Técnico Informático con una gran pasión hacia las nuevas tecnologías.

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La actualización ya está disponible de forma fácil. Microsoft está comenzando a ofrecer la opción de actualizar a Windows11 fácil a usuarios de Windows10.

Sin embargo, no todos los equipos con Windows10 podrán actualizarse a Windows11. Este, requerirá una CPU Intel de octava generación o superior, soporte TPM 2.0 (Trusted Platform Module), 4GB de RAM y 64GB de almacenamiento. De esta forma, dejará a millones de ordenadores sin la posibilidad de actualizar oficialmente a Windows11. Al mismo tiempo, ya hay soluciones para que podamos actualizar a Windows11 fácil sin cumplir estos requisitos.

A continuación, veremos cómo obtener la última versión del sistema operativo de Microsoft, no tendremos ningún problema si tenemos un dispositivo que pueda actualizar a Windows11 fácil.

1. Comprueba que tu hardware es compatible a través de la aplicación PC Health Check de Microsoft.
2. Realiza una copia de seguridad de todos los documentos, aplicaciones y datos importantes.
3. Dirígete a Configuración > Windows Update.
4. Busca actualizaciones desde Windows Update.
5. Si la actualización de Windows11 está disponible, verás una opción para descargar e instalar.
6. Haz clic en descargar e instalar.
7. Sigue las indicaciones en pantalla y configura los ajustes de Windows11.

Si no ves la actualización de Windows11 y tu equipo es compatible, es posible que puedas evitar la espera con el nuevo Asistente de instalación de Microsoft. Aquí os dejamos un tutorial para omitir los requisitos y actualizar a Windows11.

Si esta pequeña guía os ha sido útil podéis encontrar más tutoriales en nuestra página web y dejar un comentario abajo.

Iñaki Méndez

Técnico informático especializado en Linux, redes y ciberseguridad. Apasionado del software libre, comparto tutoriales y guías prácticas en Linuxbasico para ayudarte a dominar el entorno Linux desde cero.

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