Qué está pasando con las contraseñas de Instagram: dos versiones diferentes, millones de cuentas en jaque y una buena idea

Si has recibido un mensaje de Instagram solicitándote el restablecimiento de tu contraseña durante los últimos días, no eres el único. Un rápido vistazo a Reddit o redes sociales como X/Twitter evidencia que es algo bastante común este inicio de 2026. De hecho, hay quien asegura haber recibido estos mensajes en varias ocasiones esta semana, incluso unas cuantas veces al día.

Qué ha pasado. Numerosos usuarios y usuarias de Instagram han detectado una actividad inusual relacionada con solicitudes masivas de restablecimiento de contraseña. Más concretamente, recibían correos electrónicos de restablecimiento de contraseña que parecían legítimos sin haberlo solicitado antes. 

Dos versiones que lo explican. Tras esa solicitud masiva y especulaciones, el pasado 9 de enero la empresa de software antivirus Malwarebytes hacía pública una filtración de datos. Hace apenas unas horas, Instagram se pronunciaba. Las versiones de cada una:

• Según Malwarebytes, un grupo de ciberdelincuentes "robaron información confidencial de 17,5 millones de cuentas de Instagram, incluyendo nombres de usuario, direcciones físicas, números de teléfono, direcciones de correo electrónico y más." No es un mero scraping, sino un auténtico kit de doxing encontrado en un popular foro de ciberdelincuencia. A partir de aquí, había dos opciones: o estábamos ante un ataque de fuerza bruta automatizado donde se generaban mails de "Olvidé mi contraseña" legítimos para, dentro del caos, deslizar un correo malicioso para que pinches sobre un enlace falsa. O que Meta hubiera ejecutado un reinicio defensivo de Instagram de aquellas cuentas que considera comprometidas.
• Según Instagram,  han solucionado un problema que "permitía a un tercero solicitar correos electrónicos de restablecimiento de contraseña para algunas personas. No se produjo ninguna vulneración de nuestros sistemas y vuestras cuentas de Instagram están seguras." Cerraba la explicación con una disculpa por las molestias.

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Por qué es importante.  Instagram minimiza el impacto de este incidente denominándolo "problema de software" y no vulneración de sistemas ya que técnicamente, si no entraron en sus servidores, no lo consideran un hackeo. En cualquier caso, esta supuesta filtración de datos contiene nombres de usuario, nombres reales, direcciones físicas, números de teléfono y direcciones de correo electrónico.

El nivel de riesgo es alto en tanto en cuanto esta exposición de información personal confidencial es de tal calibre que rompe la barrera entre lo digital y lo físico. Al exponer quién eres en internet, también se pone en peligro la seguridad en el mundo real. Los informes detallan que partes de esa base de datos se está comercializando en el mercado negro, clasificándolos por lotes en función de países y números de seguidores. Es decir, priorizando cuentas de alto perfil como influencers o cuentas empresariales.

Qué deberías hacer ahora. Para empezar, bajo ningún concepto tocar sobre los enlaces que aparezcan en los correos electrónicos por muy reales que parezcan. A partir de aquí:

• Cambia la contraseña de Instagram desde la app, en 'Configuración y actividad'> 'Centro de cuentas' > 'Contraseña y seguridad' > 'Cambiar contraseña'. Usa una larga, robusta y única.
• Configura la Autenticación en dos pasos que encontrarás dentro del apartado de 'Contraseña y seguridad' de la app, siguiendo la ruta anterior. Mejor evita la opción de SMS.

Asimismo, es recomendable cerrar las sesiones en todos los dispositivos y, en caso de que hayas recibido varios mensajes, verificar si los correos electrónicos electrónicos son verdaderamente de Instagram a través de la opción 'Correos electrónicos de Instagram' de la configuración. Si detectas alguno, bórralo.

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ChatGPT en el hospital: qué propone OpenAI for Healthcare y qué cambia para médicos y pacientes

Durante los primeros días de enero de 2026, la compañía detrás de ChatGPT marcó una hoja de ruta bastante clara: primero, un espacio para que cualquier persona pueda organizar y consultar dudas de salud dentro de la app; después, una propuesta específica para hospitales y médicos. Es un movimiento lógico si lo piensas como una autopista con dos carriles. En el carril de la derecha va el usuario, que busca entender síntomas, preparar preguntas para su médico o leer mejor un informe. En el carril izquierdo va la organización sanitaria, que necesita ordenar procesos, reducir tareas repetitivas y mantener estándares de seguridad y cumplimiento.

La diferencia clave es el contexto. En consumo, una herramienta puede ser útil aunque solo ayude a “poner orden” en la información. En un hospital, el listón sube: hay protocolos, auditorías, equipos multidisciplinares y decisiones que no admiten improvisación. Por eso la estrategia se apoya en una suite pensada para empresa, con controles de acceso, trazabilidad y un enfoque más “de oficina clínica” que de chat generalista.

Qué es OpenAI for Healthcare y cuáles son sus piezas

Bajo la marca OpenAI for Healthcare se agrupan dos caminos. El primero es ChatGPT for Healthcare, una versión adaptada para uso profesional. El segundo es la API de la compañía, para que terceros desarrollen herramientas sanitarias sobre sus modelos y las integren en productos existentes.

Esto importa porque el sector salud rara vez adopta una tecnología como un bloque único. La adopción suele llegar por módulos: un sistema para documentación, otro para agenda, otro para coordinación, otro para informes. La suite intenta encajar en ese rompecabezas con una opción “lista para usar” y otra “para construir”.

También conviene subrayar un detalle práctico: el despliegue inicial se centra en Estados Unidos. En sanidad, el mapa regulatorio no es un simple cambio de idioma; es un cambio de reglas de juego.

ChatGPT for Healthcare como espacio de trabajo basado en evidencia

La propuesta de ChatGPT for Healthcare se describe como un entorno de razonamiento basado en evidencia para apoyar tareas clínicas, de investigación y operativas, con el objetivo de reducir carga administrativa y mejorar consistencia. Si lo traducimos a algo cotidiano: es como pasar de tener papeles sueltos por toda la casa a una encimera despejada con carpetas etiquetadas, plantillas listas y un buscador que entiende lo que necesitas.

Uno de los puntos más sensibles en IA generativa es la confianza. Aquí la compañía insiste en que las respuestas estén “ancladas” en fuentes reconocibles: estudios revisados por pares, guías clínicas y recomendaciones de salud pública. La idea es que cada salida venga acompañada de referencias claras para que el profesional pueda comprobar rápido de dónde sale la información. No se trata solo de acertar; se trata de poder justificar.

Este enfoque también busca evitar el clásico problema del “texto convincente”: cuando un sistema escribe con seguridad aunque esté equivocado. En medicina, el tono no puede sustituir la verificación.

Integración con herramientas del hospital y alineación de protocolos

Los hospitales viven de la coordinación. Un protocolo de alta, una ruta para dolor torácico o una pauta de antibióticos no son solo documentos: son acuerdos para que equipos distintos hagan lo mismo con criterios comparables. Por eso aparece el concepto de integraciones con herramientas corporativas y repositorios internos, para que el asistente trabaje con el “idioma” de cada organización.

Imagina un hospital como una cocina grande con varios turnos. Si cada cocinero usa su receta, el plato cambia cada día. Si todos trabajan con el mismo recetario, el resultado es más uniforme. En términos sanitarios, esa “uniformidad” se traduce en menos variabilidad innecesaria y en procesos más predecibles.

También se habla de plantillas compartidas para tareas comunes y de un espacio centralizado con acceso por roles. Esto último es crucial: en un entorno clínico, no todo el mundo debe ver lo mismo, ni editar lo mismo, ni con la misma libertad. El asistente necesita comportarse como una herramienta corporativa, no como un chat personal.

Privacidad, HIPAA y controles de seguridad

El punto más delicado de cualquier IA en salud es el dato. Aquí la compañía enmarca el producto bajo cumplimiento HIPAA en Estados Unidos, con medidas para manejar PHI (información sanitaria protegida) y controles típicos de entornos enterprise: permisos por rol, gestión centralizada, auditoría y opciones de cifrado según configuración de la organización.

En la práctica, esto se parece a la diferencia entre comentar un caso en voz alta en un pasillo y hacerlo en una sala privada con registro de acceso. El objetivo es que los flujos de trabajo puedan apoyarse en IA sin que la información del paciente termine “flotando” por lugares inadecuados.

En paralelo, el espacio de salud para consumidores se plantea como un compartimento separado dentro de la aplicación, con protecciones específicas para consultas médicas y un tratamiento diferenciado de esa información. La intención es clara: crear una frontera visible entre “chatear de cualquier cosa” y “hablar de salud”.

La API como motor para herramientas clínicas especializadas

El segundo gran eje es la API, que permite a empresas construir productos sanitarios sobre modelos de la compañía. Aquí aparecen ejemplos típicos de alto impacto en el día a día: resumen de historiales, coordinación de equipos asistenciales, soporte a flujos de alta y automatización de documentación.

Este enfoque tiene una ventaja: muchas organizaciones ya usan herramientas clínicas y no quieren añadir otra ventana más. Si la IA se integra en el software que el médico ya abre cada mañana, la fricción baja. Es como añadir un buen corrector y un asistente de búsqueda dentro del procesador de texto, en lugar de obligarte a copiar y pegar a otro programa.

También hay un aspecto competitivo: si un mismo “motor” alimenta distintos productos (transcripción, documentación, agenda, seguimiento), el ecosistema se mueve más rápido. La parte difícil, como siempre, es gobernarlo bien: definir quién puede usar qué, con qué límites y con qué supervisión.

Evaluación y el papel de los benchmarks internos

La compañía ha intentado apoyar su entrada en salud con un discurso de evaluación: modelos ajustados para tareas sanitarias y pruebas específicas orientadas a comunicación clínica, seguridad y manejo de incertidumbre. Esto es importante porque evaluar IA en medicina no es solo medir “aciertos”. Es medir si sabe decir “no lo sé”, si propone pasos prudentes, si recomienda buscar atención urgente cuando toca y si evita consejos peligrosos.

Una herramienta clínica útil se parece más a un compañero responsable que a un alumno brillante. El primero te ayuda, te avisa y te obliga a revisar. El segundo te impresiona… y te puede meter en un lío.

Qué tareas sí encajan y cuáles requieren freno

Hay un terreno donde estos sistemas pueden aportar mucho con bajo riesgo si se gestionan bien: redactar borradores de informes, convertir un texto técnico en instrucciones comprensibles para pacientes, organizar notas dispersas, preparar una carta de derivación con estructura estándar, resumir literatura, comparar guías y crear checklists internos a partir de protocolos existentes. Todo eso ahorra tiempo y reduce fatiga cognitiva, que en medicina no es un detalle menor.

El límite aparece cuando se intenta delegar el juicio clínico. Un asistente puede sugerir, ordenar y recordar, pero la responsabilidad de decidir diagnóstico y tratamiento debe seguir en manos del profesional. En términos sencillos: el sistema puede ser el copiloto que te señala el mapa, pero no debería conducir el coche en una carretera con niebla.

Adopción temprana y lo que sugiere el movimiento

El hecho de que instituciones grandes estén probando este tipo de herramientas suele indicar dos cosas: capacidad para pilotar con gobernanza real y necesidad urgente de reducir carga administrativa. En un hospital grande, unos minutos por paciente pueden convertirse en miles de horas al año. Si una herramienta logra recortar parte del trabajo repetitivo sin comprometer seguridad, el incentivo es enorme.

Aun así, el éxito no depende solo del modelo. Depende del despliegue: formación, políticas internas, auditoría, límites claros, supervisión humana y una cultura que no confunda “texto bien escrito” con “verdad clínica”. La tecnología puede ser potente; el contexto decide si se usa como bisturí o como martillo.

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La noticia ChatGPT en el hospital: qué propone OpenAI for Healthcare y qué cambia para médicos y pacientes fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.

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Antes la publicidad era para monetizar. Ahora es para castigarte y YouTube lo ha llevado al extremo

Hace unos quince años, la publicidad online era el trato implícito: veías un banner o un pre-roll de quince segundos y accedías gratis a todo. No era ideal, pero sí lógico: alguien pagaba por el contenido que consumías para que no tuvieses que pagarlo tú. Funcionaba porque la molestia era proporcionada.

Eso cada vez existe menos.

Lo que tenemos ahora es otra cosa: las plataformas han descubierto que la publicidad sirve menos para monetizar que para empujar. Para degradar la experiencia gratuita hasta que pagar premium deje de ser un capricho y se convierta en la única forma tolerable de usar el producto. Y nadie lo hace con más descaro –o maestría– que YouTube. Así me cazó a mí.

Si lo usas sin pagar, ya sabes: anuncios cada vez más largos y frecuentes, varios antes de empezar el vídeo, el mismo spot turbio repetido tres veces en diez minutos. Anuncios que cortan frases a la mitad, destrozan el ritmo de una canción o aparecen justo cuando llegabas a la parte que te interesaba. Es así por diseño.

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YouTube no necesita cascarte tantos anuncios para monetizar. Probablemente ganaría más con menos publicidad mejor segmentada. Pero no se trata de eso. Se trata de hacer la experiencia gratuita tan insufrible que acabes pagando para mantener la cordura. Yo no pago YouTube Premium por lo que me ofrece, sino por lo que me quita. Y cada vez más gente paga no porque quiera funciones extra, sino para no acabar estampando el móvil contra el suelo.

Otras plataformas hacen lo mismo pero disimulando mejor. Netflix con las cuentas compartidas, Disney+ con la calidad del vídeo en el plan barato, Spotify metiéndote anuncios y forzando el modo aleatorio. Son trucos visibles, pero al menos tienes menos y lo que tienes funciona. YouTube ha ido más lejos: no te quita funciones, te las envenena. El catálogo sigue completo, pero la experiencia es hostil. Pagas con tu paciencia y con tu atención fragmentada.

Lo curioso es que YouTube es bastante honesto. No te habla de Premium como "experiencia mejorada" ni de "contenido exclusivo". Básicamente te dice: si quieres que esto deje de ser un infierno, pasa por caja. No engañan. Te dicen cuál es el trato.

Y es el modelo de Internet en los años veinte. Las plataformas ya no construyen algo tan bueno que la gente quiera pagarlo. Hacen el plan gratuito tan malo que no queda otra. La lógica es idéntica: la fricción ya no es un efecto colateral. Es la palanca.

Esto también dice algo sobre nosotros: hace una década, los anuncios eran molestos pero asumibles. Hoy son intrusiones que no podemos tolerar. Hemos normalizado que Internet debe ser fluido, sin interrupciones ni esperas. Las plataformas lo saben. Saben que hemos perdido la capacidad de aguantar cualquier fricción. Así que la fabrican, la multiplican, y luego te cobran por quitarla.

YouTube ha perfeccionado algo que otras plataformas quizás no quieren admitir: el anuncio ya no vende productos. Vende su propia ausencia. Y esa es quizás la única publicidad que realmente funciona.

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La noticia Antes la publicidad era para monetizar. Ahora es para castigarte y YouTube lo ha llevado al extremo fue publicada originalmente en Xataka por Javier Lacort .

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En 1995 'Toy Story' cambió para siempre la forma de hacer películas animadas. Lo hizo con ordenadores rudimentarios

Vista hoy, 'Toy Story' permanece tan fresca, divertida y sorprendente como lo fue en su día. Que las películas posteriores de Pixar hayan bebido, en mayor o menor medida, de su estética, su estructura argumental y sus personajes, demuestra hasta qué punto la primera película de la compañía fue influyente y fundacional en muchos sentidos. Y eso teniendo en cuenta que, tecnológicamente, su proceso creativo ha perdido todo rastro de sofisticación, y hoy es una reliquia del pasado como lo son las primeras tentativas de otras técnicas como el rotoscopio o el stop-motion.

Como ejemplo, este vídeo que data de la época del rodaje pero que no se había visto demasiado hasta hace poco, y en el que Pete Docter, supervisor de animación de la película, describe las rudimentarias técnicas con las que se dio vida a los personajes de la película, a partir de la grabación de la voz original. Sus explicaciones y las imágenes dan fe de la forma casi intuitiva que tenían de animar, y cómo quizás la imagen que mucha gente tiene de la animación por ordenador como algo completamente automatizado y donde no hay participación humana es absolutamente errónea.

Hay que añadir a esto que Docter, además de ser animador en 'Toy Story', escribiría la historia de base de casi todas las películas de Pixar, el guión de 'Del revés' y 'Up' y dirigiría esas mismas y 'Monstruos SA'. Es decir, que aparte de conocimientos sobre el procedimiento creativo en la parte técnica, también es un nombre clave en el apartado más primitivo de la génesis de la película, donde brotan las ideas, el diseño de los personajes y los propios mimbres de la historia.

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En el vídeo explica cómo, basándose en el sonido, abocetan en papel una serie de movimientos, un procedimiento que, obviamente, tiene mucho más que ver con la animación tradicional que con nada programático. Desde ahí pasan a un stand-in de Woody, es decir, un personaje "hecho solo con formas geométricas", para ahorrar tiempo en las cuestiones técnicas. En aquellos tiempos era impensable animar en tiempo real con personajes acabados.

A partir de ahí, y atendiendo a una precisión extrema, mueve codo, muñeca, dedos... y finalmente, por separado, todas las animaciones faciales. Lo interesante es lo que Docter añade después y que deja claro su interés no solo en el apartado técnico de este tipo de animación, sino también en sus vericuetos creativos y expresivos: "Si puedes hacer que este modelo actúe, funcione y comunique sin ningún tipo de expresiones faciales, entonces has hecho un buen trabajo". 

Es un ejemplo perfecto de por qué 'Toy Story' sigue funcionando y emocionando: porque no se queda en una exhibición técnica en la que fue pionera, convirtiéndose en el primer largometraje animado por ordenador, sino que hay un trabajo creativo tradicional sosteniéndolo todo.

El renderizado que dio vida a los juguetes

La clave de la animación de Toy Story es RenderMan, un software propiedad de Pixar para el renderizado 3D que desarrolló desde mediados de los ochenta. Además de usarlo en sus propias películas, la compañía lo pone a disposición de terceros, como hizo, con el software aún en pañales, en películas como 'The Abyss' en 1989 (en la escena del tentáculo de agua que le brindó un Oscar a la película) o 'Terminator 2' en 1991 y sus efectos de metal líquido.

Lo que hace RenderMan es gestionar cuestiones como la iluminación y los volúmenes de forma realista, incluso en ordenadores tan primitivos como los que había a principios de los noventa. El éxito de 'Toy Story' convirtió la herramienta en ubicua en producciones que pusieron un histórico granito de arena en el nacimiento de los efectos especiales por ordenador en el cine. Aún hoy, 'Toy Story 4' se ha hecho con una versión actualizada de RenderMan que, por supuesto, gestiona aspectos como la luz y las proyecciones de sombras de forma infinitamente más realista que en la primera película.

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La importancia de RenderMan es esencial para entender hasta el propio origen de la compañía, porque Pixar nació como una división de Lucasfilm que acabó convertida en compañía de software que hacía cortos para publicitar la potencia de sus productos. 

Tras ganar un Oscar con el corto 'Tin Toy' -rodado con el software Menv, también de Pixar-, la decisión que tomó el cofundador de la compañía Ed Catmull -núcleo originario junto a John Lasseter y los guionistas Andrew Stanton y el mencionado Docter-, que siempre ambicionó dar el salto al largometraje, fue el de hacer un especial navideño de media hora. En él un muñeco de ventrilocuo hacía una improbable pareja con el muñeco metálico de 'Tin Toy'.

'Tin Toy' no andaba corto de ambición (aparecían cosas en ella que literalmente no se habían visto nunca a esa escala, como texturas de distintos materiales como madera o tela, o sombras de distinta intensidad), y parte de esa ambición se trasladaría a 'Toy Story'. Por ejemplo, Catmull -como el resto de los animadores- aportaría un personaje a los muñecos que aparecen escondidos bajo el sofá. Fue un elefante, que diseñó introduciendo curvas de Bézier a mano, a modo de coordenadas, en el lenguaje de programación.

El concepto primitivo del muñecos de metal y el de ventrilocuo no prosperó, pero Pixar acabó con un contrato con Disney por 26 millones de dólares para realizar tres largometrajes. Decidieron prolongar la historia de los juguetes que cobran vida del corto, y de nuevo se advierte el gusto de Pixar para que confluyan tecnología y conceptos ingeniosos en la misma vía: dado que visualmente no se podían permitir animaciones sofisticadas y realistas con el software que empleaban, animarían juguetes, que de forma intuitiva tendrían gestos y comportamientos robóticos y rígidos si cobraran vida. 

El muñeco de ventrilocuo se convirtió en Woody porque al CEO de Disney de entonces, Michael Eisner, le daban mal rollo los guiñoles.

Pequeños errores de cálculo

El primer problema con el que tropezó Pixar tras arrancar la producción en 1993 fue el del equipo que creyeron necesario para completar la película. Calcularon que ocho animadores, y acabaron necesitando 33. También subestimaron la potencia computacional necesaria: calcularon que podrían renderizar la película en 20 meses usando 53 procesadores. Acabaron precisando de nada menos que 300, que aún así es una cantidad modesta comparado con los 23.000 procesadores actuales que renderizan las animaciones en tiempo real.

Esos palos de ciego eran comprensibles porque, como cuenta Carmell a TIME, "nadie sabía qué estábamos haciendo. No teníamos ningún tipo de experiencia en producción más allá de cortos y documentales. Todos éramos novatos". Esa falta de experiencia también les llevó a que brotara cierto entusiasmo: "Yo siempre decía '¿Podemos hacer esto?'. Y me decían 'No, pero intentémoslo', y se ponían a trabajar para llegar a ese punto, y todo ese trabajo inspiraba nuevas ideas. Y entonces decían 'Oh, ¿podemos hacer tal cosa con todo esto?' y surgían ideas que nunca se nos habrían ocurrido".

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Aún así, sabían que la tecnología que sostenía la película se quedaría vieja inevitablemente, y decidieron, al recibir luz verde de Disney, revisar películas que siguieran funcionando pese a que los efectos especiales hubieran quedado caducos, como 'Blancanieves y los siete enanitos', 'El mago de Oz' o la primera 'Star Wars'. En todos los casos, afirma Stanton, percibieron que si la historia era lo suficientemente atractiva, los efectos perduraban aunque la tecnología hubiera sido superada.

Entre los guionistas de estos primeros borradores estaban autores de la categoría Joss Whedon y Joel Coen. Y entre las decisiones que tomaron, la de eliminar números musicales para dotar a la película de un tono más adulto. Sin embargo, el choque con Disney fue inevitable: en la productora creían que Woody era demasiado cínico, y estuvieron a punto de cancelar el desarrollo del film. El propio Steve Jobs, accionista principal desde 1986, tuvo que financiar la película durante unos meses mientras Disney se pensaba si volver a la producción, para que el proyecto no se cayera.

Pero finalmente, depurando el conflicto entre Woody y Buzz, el proyecto salió adelante, debido en buena parte al tremendo éxito de 'Pesadilla antes de Navidad', primera película de animación en la que Disney colaboraba con un estudio externo. La filosofía de cuidar las historias no la han perdido hasta la fecha, y ha hecho que recordemos a Pixar por su revolucionaria tecnología, sí, pero sobre todo por sus increíbles argumentos y lo atrevido de sus puntos de partida en cada película.

El resultado es conocido por todos: Oscar de reconocimiento al mérito, y nominaciones para 'Toy Story' a Mejor Guión, Banda Sonora y Canción. Recaudó 361 millones de dólares, superando con mucho su presupuesto inicial de treinta, y dejó claro cuál es el secreto para inyectar genuína alma en los personajes de una película animada. Lo de que esté rodada con la asistencia de ordenadores acabó revelándose como una cuestión meramente circunstancial.

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Linux Restores Performance on Older PCs and Keeps Them Fast

Older PCs that struggle with modern versions of Windows often remain fully usable with Linux. Systems that run hot, idle with high CPU usage, or consume several gigabytes of memory under Windows can become quiet and responsive again after switching to a lightweight Linux distribution.

This is not limited to very old hardware. Machines that technically support Windows 11 can still suffer from background services, update overhead, and bundled features that consume resources even when idle. Linux distributions typically avoid that overhead and allow users to decide what runs on their system.

On affected systems, the most noticeable change is immediate. Fan noise drops, idle memory usage falls significantly, and basic tasks stop lagging. These improvements tend to persist over time rather than degrade after months of use.

Rolling updates without system slowdowns

Linux handles updates differently from Windows. Users choose when updates are installed, and updates do not block system use while running. On rolling-release distributions based on Arch Linux, there is only one continuously updated version rather than periodic feature upgrades.

System and application updates are handled through a package manager. Running a single update command upgrades the entire system without reinstalling the operating system or introducing parallel legacy components. This avoids the accumulation of outdated libraries and background services that can slow systems over time.

Because updates are incremental and consistent, systems stay current without the performance regressions commonly associated with major OS upgrades.

Modern software on aging hardware

Linux continues to support hardware that no longer receives modern Windows versions. PCs originally shipped with Windows 7 or earlier can still run current browsers, productivity tools, and development software on Linux.

There are also distributions designed specifically for low-resource systems. Lightweight environments and minimal background services allow usable performance even on machines with limited RAM or older CPUs. Hardware compatibility is generally strong, with most systems working out of the box.

This makes Linux a practical option for extending the life of laptops and desktops that would otherwise be retired due to software limitations rather than hardware failure.

Why performance stays consistent

Windows systems often accumulate leftover files, registry entries, and background processes over time. Uninstalled applications may leave services or configuration data behind, and system components are rarely removed once installed.

Linux avoids this through centralized package management. Software installation, removal, and updates are handled by the same system tools, which cleanly remove dependencies that are no longer needed. There is no equivalent to a global registry that grows indefinitely.

File systems commonly used on Linux also handle fragmentation differently, reducing long-term performance degradation without requiring manual maintenance.

Lower operating system overhead

Linux distributions generally consume fewer resources at idle. While Windows systems often idle at several gigabytes of memory usage, many Linux desktops idle at a fraction of that. Lightweight setups can run comfortably under 1 GB of RAM.

Applications themselves use similar resources regardless of platform, but the operating system overhead is lower. That leaves more capacity for actual workloads and reduces thermal stress on older hardware.

Linux does not prevent hardware aging, but it avoids accelerating it through unnecessary background activity. For systems that feel slow primarily due to software overhead, switching to Linux can restore responsiveness and keep it stable long-term.

Interesting to see who the Linux user is in 2026 and why they find it better than Windows.

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☞ El artículo completo original de Arthur K lo puedes ver aquí