0914 | IA local y privada: tus datos se quedan en casa

Clara Vega: Hola y bienvenidos al resumen diario de lanzamientos de Product Hunt. Soy Clara Vega.

Mateo Ruiz: Y yo soy Mateo Ruiz. Hoy hay un hilo que une casi todo lo que vamos a comentar: la idea de que la IA potente no tiene por qué significar entregar tus datos a un servidor. Vamos a ver herramientas que se quedan en tu Mac o en tu PC, bibliotecas de contexto personal, cómo la IA está cambiando la forma en que la gente descubre productos, un modelo de programación que compite por coste, y al final, cómo demuestras lo que has construido.

Clara Vega: Empecemos con las reuniones. Gustav, uno de los creadores de Epilude, cuenta que la app empezó como una forma de escribir con la voz después de lesionarse el codo. Pero el lanzamiento de hoy es Notetaker, un asistente de reuniones para Mac que graba la llamada sin que ningún bot se una a la conversación, y después genera transcripción, resumen editable y tareas con responsables y fechas.

Mateo Ruiz: Y la parte importante: todo el proceso de transcribir y resumir ocurre localmente en el Mac, con un modelo entrenado por ellos mismos llamado EP-1. Su argumento es que los notetakers de IA existentes envían tus datos a proveedores en la nube como Anthropic o OpenAI, y ahí tus datos podrían acabar en datos de entrenamiento. Con Epilude, dicen, nada sale de tu Mac.

Clara Vega: Funciona con Zoom, Google Meet, Teams, huddles de Slack, o incluso una conversación en persona: si tu Mac lo puede oír, puede tomar las notas. Detecta cuándo empieza una llamada y te ofrece grabar con un clic. Y si el Mac se reinicia a mitad de reunión, la grabación se recupera.

Mateo Ruiz: Un detalle que me gusta de la propuesta: adapta el formato del resumen al tipo de reunión. Un standup no se resume igual que una llamada de ventas o una sesión de planificación. Y cada punto clave enlaza a la transcripción para que puedas verificar qué se dijo exactamente.

Clara Vega: Las notas se guardan como archivos Markdown en una carpeta que tú eliges. Los puedes abrir en Obsidian, pegarlos en Notion, exportar a PDF. Y las tareas se extraen solo de lo que se dijo en voz alta: "Mike enviará la presentación el viernes" se convierte en una tarea asignada a Mike con fecha, pero nunca inventan un responsable ni adivinan un plazo.

Mateo Ruiz: Eso sí, hay que tratar las cifras con cuidado. Que el resumen enlace a la transcripción ayuda a verificar, pero la precisión del modelo local no está verificada de forma independiente. Y hay limitaciones claras: es solo Mac, y el usuario que comentó en Product Hunt preguntó algo muy pertinente: ¿qué pasa con las reuniones donde la gente cambia de idioma? No hay respuesta en la fuente.

Clara Vega: También apareció una preocupación concreta sobre precios. Un usuario elogió que exista una opción de pago único sin dependencia de la nube, pero señaló que el pago único incluye solo un año de actualizaciones de la app y del modelo, y preguntó si eso significa comprar la app de nuevo cada año, o qué pasa si deja de funcionar con la próxima versión de macOS. Es una pregunta abierta.

Mateo Ruiz: Hay prueba gratuita de 1.000 palabras y 10 notas de reunión, sin tarjeta. Y otro usuario preguntó algo interesante: si puedes conectar Claude Code a las transcripciones para hacer resúmenes más potentes. Como los archivos están en una carpeta, en teoría la respuesta sería que es una carpeta donde Epilude guarda las transcripciones, pero eso quedó en pregunta sin respuesta confirmada en lo que tenemos.

Clara Vega: Eso nos lleva perfecto al segundo producto del bloque, porque comparte la misma tesis: IA potente sin subir tus archivos privados. Perplexity acaba de lanzar Hybrid Compute en su app de Mac, llamada Perplexity Computer.

Mateo Ruiz: La idea es que una sola tarea se divide en dos sitios. La investigación y el razonamiento van a la nube, con sus modelos más potentes. Pero todo lo que toca tus archivos privados, documentos de clientes, números sensibles, se queda en tu Mac, procesado por un modelo local. Hay tres modelos locales para elegir, con configuración de un clic, sin necesidad de Ollama ni claves de API.

Clara Vega: Lo más ingenioso es el clasificador PII que funciona en el dispositivo. Antes de enviar cualquier cosa a la nube, un modelo en tu Mac lee la tarea: si detecta nombres, direcciones, correos o números de cuenta, los sustituye por valores sustitutos, la pregunta viaja anonimizada, y cuando vuelve la respuesta, los valores reales se restauran en tu Mac. Han abierto el código de ese clasificador, entrenado en colaboración con su Secure Intelligence Institute.

Mateo Ruiz: Y hay una compuerta de privacidad: cuando detecta datos personales en un archivo, te pregunta cómo proceder. Puedes procesarlo en tu Mac, quedándose local, o subir el archivo tal cual. Tú decides cada vez.

Clara Vega: Los requisitos son exigentes: Apple silicon y 24 GB de RAM como mínimo, y está disponible ahora para planes Pro, Max y Enterprise. También puedes lanzar tareas desde el iPhone, y los pasos sensibles se siguen ejecutando en el Mac.

Mateo Ruiz: Aquí conviene hacer la comparación, porque son dos respuestas distintas al mismo problema. Epilude dice: todo local, siempre, con nuestro modelo propio. Perplexity dice: híbrido, usa la nube para lo que la nube hace bien y el borde para lo privado. Epilude es más simple conceptualmente, pero depende de que su modelo EP-1 sea lo bastante bueno. Perplexity apuesta por tener lo mejor de los dos mundos, pero con hardware más caro y suscripción de nivel Pro o superior.

Clara Vega: Y ninguno ha demostrado públicamente la calidad de sus resultados locales más allá de sus propias descripciones. Son afirmaciones de los creadores. Lo que sí es un patrón real: los usuarios ya están pensando en la siguiente pregunta, que no es solo "¿es privado?", sino "si la IA puede usar mi contexto privado de forma segura, ¿qué más puede hacer con él?"

Mateo Ruiz: Y ahí es donde encajan los dos productos del siguiente bloque. El primero es GhostWriter, de MyHandler, para Windows. El creador, Tery, lleva 40 años programando, y describe MyHandler como una IA local para Windows: indexa tu pantalla, archivos, correo, dictados, calendario y reuniones en una bóveda cifrada en tu propio disco, no en sus servidores.

Clara Vega: GhostWriter es la función con la que quieren que empieces. Pones el cursor en cualquier campo de texto, en cualquier aplicación, haces doble toque en Control izquierdo, y la app lee lo que hay en pantalla alrededor del cursor: el hilo de la conversación, la pregunta, la frase a medio terminar. Deduce qué tipo de escritura necesitas: una respuesta en un hilo, una continuación, un campo vacío bajo una pregunta.

Mateo Ruiz: Y redacta la respuesta en tu voz, tirando de tu calendario, tus archivos y tus reuniones pasadas. Si la respuesta propone una hora, la contrasta primero con tus próximas dos semanas de calendario para no doblebookarte. Y mapea quién es quién en la conversación: responde a la otra persona, no a tus propias palabras.

Clara Vega: El detalle clave para la confianza: escribe el texto en el campo y se detiene. No existe ruta de envío en el producto. Tú lees, editas y envías. Ese último paso siempre es tuyo.

Mateo Ruiz: Ahora bien, hay una advertencia importante que está en su propia documentación: la captura de pantalla ocurre en tu máquina contra la bóveda cifrada local, pero el contexto ensamblado se envía a su modelo en la nube, con cero retención de datos según dicen, para redactar el borrador. O sea, no es 100% local como Epilude. Es local-first, pero la redacción pasa por la nube.

Clara Vega: Buena distinción. Y los usuarios hicieron preguntas que muestran la barrera de confianza. Uno preguntó directamente: "¿qué ve exactamente cuando lee mi pantalla?" Otro no entendía cómo sabe cosas sobre ti: preguntó si hay que conectarle algo como Supermemory. La respuesta está en esa indexación de pantalla y archivos, pero el hecho de que haya que explicarlo dice mucho.

Mateo Ruiz: También pidieron versión para macOS, así que por ahora es Windows 10 y 11, con macOS y Linux "próximamente" según ellos. Empiezas gratis con 300 créditos al mes, sin tarjeta, y hay un código con 30% de descuento para Product Hunt.

Clara Vega: El otro producto de este bloque va en dirección complementaria. En lugar de que la IA escriba por ti, Resurf construye una biblioteca de tu contexto personal para Mac, iPhone y iPad. Deep, su creador, un design engineer, lo cuenta así: guardaba inspiración, artículos, capturas e ideas sueltas, y acababan dispersos por muchas apps sin volver a ellas. Así que se lo construyó para sí mismo.

Mateo Ruiz: Capturas rápido: notas, enlaces, PDFs, imágenes, vídeos, notas de voz. Organizas después con espacios, etiquetas y stacks. Buscas cuando necesitas algo. Y la parte diferenciadora: puedes preguntar a tu biblioteca dentro de Resurf, o entregársela a tus herramientas de IA mediante MCP y CLI.

Clara Vega: Es totalmente nativo en Mac, iPhone y iPad. Tu biblioteca vive localmente, con sincronización privada opcional por iCloud. Es gratis probarlo en Mac, gratis en iPhone y iPad, y compra única para uso ilimitado en Mac.

Mateo Ruiz: Un usuario dijo que lo usa a diario, que vive permanentemente en su barra de menús, y que cuando diseña algo, lo primero que abre es su biblioteca de Resurf. Otro venía de usar Obsidian para lo mismo y lo describió como fluido, aunque dijo que publicaría otra reseña tras 30 días. O sea, entusiasmo, pero también reserva de juicio.

Clara Vega: Y el comentario más fino vino de otro usuario: le encanta el equilibrio entre privacidad y apertura a la IA mediante MCP y CLI, algo que describe como genuinamente raro. Pero hizo la pregunta obvia: ¿puedes limitar el acceso de MCP a espacios o colecciones concretas? Porque si le das a un agente de IA acceso a toda tu biblioteca personal, quizá no quieres que lo vea todo.

Mateo Ruiz: Eso conecta con lo que decíamos antes: estas herramientas te dejan usar tu contexto privado con IA, pero el control fino sobre qué contexto se comparte y qué no sigue siendo una pregunta abierta en las dos.

Clara Vega: Vale. Hemos visto IA que usa tu contexto privado de forma segura. Ahora girémoslo del otro lado: cuando son tus clientes o tus compradores los que le hacen preguntas a la IA. ¿Te encuentra tu marca en esas respuestas?

Mateo Ruiz: Los creadores de Visiby parten de una idea fuerte: el descubrimiento se ha movido dentro de los asistentes de IA. Uno de cada tres compradores B2B ya empieza la investigación de proveedores dentro de un asistente, según cifras que ellos citan de Gartner y de su propio panel de compradores. Y las herramientas tradicionales de SEO no te dicen qué está diciendo ChatGPT de tu marca.

Clara Vega: Visiby se presenta como tu capa de visibilidad para la era de la búsqueda con IA. Rastrea menciones de tu marca, recomendaciones y citas en cinco motores: ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini y Google AI Overviews, con más de 50.000 prompts seguidos semanalmente y más de 200 dominios vigilados.

Mateo Ruiz: El panel de control muestra métricas como una puntuación de visibilidad sobre 100, cuota de voz frente a competidores, prompts ganados y perdidos, y en qué prompts citas frente a cuáles te pierden. También rastrea qué adjetivos se asocian a tu marca en cada motor, con jugadas para reconducirlos. Y un módulo de acción con planes concretos: según ellos, de la señal a la solución enviada pasan unos siete días.

Clara Vega: Merece la pena detenerse en las preguntas que surgieron en la comunidad, porque son relevantes. Un usuario preguntó en qué se diferencia de trakkr, que es lo que usa hoy, o sea, hay competidores directos en esta categoría. Y otro usuario detectó inconsistencias concretas: la descripción del plan Starter dice seguimiento diario, pero su lista de funciones dice actualización semanal. Y el listado menciona Gemini, mientras la página de precios lista una alineación de motores distinta.

Clara Vega: Preguntó directamente qué motores y qué frecuencia de actualización incluye Starter hoy.

Mateo Ruiz: Es un aviso útil: antes de pagar por una herramienta así, conviene verificar exactamente qué cobertura y frecuencia estás comprando, porque ni siquiera la propia página era consistente según ese comentario.

Clara Vega: Y Visiby solo ve la mitad del problema: mide qué dicen los motores de ti. El otro lado es hacer que tu contenido sea legible para esos motores en primer lugar. Ahí entra Neopress.

Mateo Ruiz: Neopress, cuyos creadores presentó Joon, quiere el circuito completo de construir y hacer crecer tu web conversando con IA. Creación de páginas, CMS, SEO y analítica en un único espacio de trabajo. Publica páginas server-rendered y legibles por IA, accesibles para buscadores y para crawlers de IA. Y después le pides a la IA que analice tus métricas, descubra insights y los convierta en mejoras del sitio y del contenido.

Clara Vega: Es decir: construir, publicar, medir, aprender y mejorar, todo mediante conversación. Sin tener que aprender Google Analytics ni Google Tag Manager, según su descripción. Hay una demo en línea para probarlo.

Mateo Ruiz: Juntos, Visiby y Neopress dibujan un ciclo nuevo: publicas contenido que la IA entienda, y mides si la IA te menciona. Lo que no está claro todavía es cómo evoluciona la métrica de visibilidad, ni si estas herramientas de medición tienen la fiabilidad que hoy damos por sentada en el SEO tradicional. Es un mercado muy joven.

Clara Vega: Y del descubrimiento pasamos a otra parte del ciclo: construir. Cognition acaba de presentar SWE-2, su nuevo modelo de programación, y lo que lo hace interesante no es solo el rendimiento sino la economía.

Mateo Ruiz: El problema que ellos mismos identifican: los agentes de programación se vuelven más inteligentes haciéndose más caros, y a menudo quemando tokens. Su propio SWE-1.7 tenía ese problema; los usuarios decían que sobre-exploraba en tareas simples.

Clara Vega: Su solución técnica es llamativa: post-entrenan Kimi K3, un modelo de 2,8 billones de parámetros, con aprendizaje por refuerzo que mete el coste real en dólares de la ejecución dentro de la recompensa de entrenamiento. Y entrenan los tres niveles de esfuerzo, medio, alto y máximo, en una sola ejecución en lugar de coser modelos separados. Es la primera vez que escalan RL al régimen de varios billones de parámetros.

Mateo Ruiz: Los números que publican: 50,0% en FrontierCode 1.1 Main, a menos de un punto de Fable 5.1 con un 64% menos de coste. Dentro de pocos puntos de GPT-6 Astra por un cuarto del precio. Y 92,8% en Terminal-Bench 2.1, arriba de su tabla comparativa. Importante: son los propios benchmarks de Cognition, así que son afirmaciones del fabricante, no resultados verificados de forma independiente.

Clara Vega: Frente a su SWE-1.7, hacen un 58% menos de turnos, cuestan un 81% menos y puntúan más alto. En medianas, la primera edición real de código llega al paso 18, frente al paso 48 de la versión anterior. El gran salto viene de una exploración más enfocada: el modelo sabe qué partes del códigobase importan de verdad para la tarea.

Mateo Ruiz: Hay dos comportamientos que destacan y que valen la pena mencionar. Primero, la disciplina de verificación: cuando le cuestionas, SWE-2 rederiva conclusiones en lugar de simplemente estar de acuerdo contigo, y ejecuta artefactos para reunir evidencia en vez de fiarse de la prosa superficial. Segundo, la inventiva dentro de tus límites: en un caso, una integración de MCP que necesitaba no estaba disponible, así que reconstruyó los datos del historial de Slack al que ya tenía acceso.

Clara Vega: También es mejor escribiendo tests que comprueban la implementación de extremo a extremo, detectando regresiones y casos límite. Disponible ya en Devin Desktop y en CLI, con despliegue en Devin Web y Fusion en camino.

Mateo Ruiz: La lectura de fondo: el coste por tarea empieza a ser una métrica de diseño, no un efecto secundario. Si programas con agentes a volumen, el coste por tarea es una línea real de tu presupuesto. Y si el código se escribe cada vez más barato, el diferenciador se desplaza: pasa a ser cómo lo demuestras.

Clara Vega: Lo cual nos lleva directamente al último bloque. DemoTV se presenta como un canal 24/7 de demos de productos rankeado por la audiencia. Su creador cuenta que se topaba siempre con la misma pared: todo producto tiene un vídeo de demo brillante, y ninguno te dice si la cosa es realmente buena. El pulido pertenece al producto, no a un revisor.

Mateo Ruiz: El mecanismo: envías una demo gratis, un enlace de YouTube o un MP4, se revisa antes de salir al aire. Los espectadores ven batallas cara a cara entre dos demos, eligen la que intentarían de verdad, y una puntuación estilo Elo a partir de miles de esos votos decide quién emite en los canales 1 a 3. No hace falta registrarse para votar.

Clara Vega: Y aquí está la línea que ellos consideran su apuesta central: el dinero puede comprar exposición, airtime claramente etiquetado, visitas reales y clics, pero nunca puede comprar un mejor ranking. Hay patrocinios de 39 dólares por 30 días, y Launch Week como patrocinio etiquetado de 7 días. Nada de eso toca el rank.

Mateo Ruiz: Las cifras que muestra la estación: 109 demos en vivo, 542 apoyos de la audiencia, 53.700 visitas y 6.453 visitantes. Son métricas de la propia plataforma, no prueba de calidad. Y la pregunta abierta que el propio creador lanza: ¿funciona el formato "canal" para demos como funciona el leaderboard para lanzamientos? Es una incógnita de diseño, no un dato.

Clara Vega: Y si vas a grabar una demo, el siguiente producto te ahorra el montaje. ScreenCursor es una extensión de Chrome, de un desarrollador que estaba en Windows y se hartó de que Screen Studio, la referencia en demos con zoom automático, fuera solo Mac.

Mateo Ruiz: Funciona así: le das a grabar, la extensión vigila por dónde va tu cursor y dónde haces clic. Cuando paras, los zooms ya están colocados. Cada clic, arrastre y pulsación de tecla se convierte en un movimiento de cámara que llega un compás antes de la acción, se mantiene estable y sigue tu cursor. Devuelves un vídeo terminado, no un proyecto que editar.

Clara Vega: Corre donde corra Chrome: Windows, Mac, Linux. Sin instalador, sin permisos de administrador. Nada se sube a ningún servidor: grabación, edición y exportación ocurren en tu navegador. Y exporta MP4 a 720p o 1080p directamente a tu carpeta de descargas. Precio: 49 dólares de pago único, frente a los unos 108 dólares al año de Screen Studio. Y de oferta para Product Hunt, 24,50 durante 7 días. Una licencia activa hasta en tres de tus ordenadores.

Mateo Ruiz: Nada está horneado: puedes reajustar el tiempo de un zoom, hacerlo más profundo o superficial, cambiar entre movimiento brusco y suave, o borrarlo. Añade fondos, marcos de navegador con el título real de la página, esquinas redondeadas. Y puedes cortar el aire muerto, los zooms se mueven con el corte.

Clara Vega: Dos límites que salieron en la comunidad. Uno preguntó si, al ser extensión de Chrome, captura otras ventanas y todo el escritorio o solo lo de la pestaña del navegador. Según la web, puede grabar toda la pantalla, incluidas otras apps, aunque los efectos de zoom aún no funcionan perfectamente fuera del navegador, y otro usuario preguntó por una fecha estimada para poder definir puntos de foco personalizados, porque graba una mezcla de navegador y ventanas de apps.

Clara Vega: Sin respuesta fechada en lo que tenemos.

Mateo Ruiz: Y un usuario mencionó que dejó Loom precisamente porque no quería grabaciones de clientes en los servidores de terceros, y que lo de "nada sale de tu ordenador" fue lo que le convenció. Es un dato de experiencia atribuida, no un veredicto universal.

Clara Vega: Cerramos con una herramienta para diseñadores que encaja como apoyo visual de todo esto: SHIUI, un kit de interfaz web de 111 elementos y 24 bloques en estilo Hinomaru, inspirado en los pósters japoneses. Papel, tinta sumi y bermellón, tres colores exactos, líneas de 1,5 píxeles, cero sombras. Todo plano.

Mateo Ruiz: Un usuario destacó que se siente simple sin resultar aburrida, y que los toques de bermellón aportan mucho carácter. Cada tarjeta del catálogo es interactiva y puedes copiar el import o el código fuente directamente desde ella.

Clara Vega: Y con eso cerramos el día. Si hay un patrón en todo lo de hoy, es que lanzar ya no es solo construir. Es documentar, demostrar y aparecer donde la IA y la audiencia miran: tu contexto se queda en tu equipo, tu contenido se hace legible para los modelos, y tu demo se convierte en el escaparate.

Mateo Ruiz: Nos vemos mañana con más lanzamientos. Gracias por escuchar.