Lo hizo! Acaba de desbloquear la mejor IA GRATIS y SIN Límites (ollama) 💣

Cuando todos los caminos pertenecen al mismo dueño, elegir deja de significar ser libre. Mientras compañías como Google hacen más grande la dependencia a sus herramientas con cómodos ecosistemas de IA que se van encareciendo con el paso del tiempo, Ollama en silencio sigue un camino distinto. Este consiste en ejecutar funciones y modelos avanzados de inteligencia artificial de forma abierta, privada e ilimitada. Para ver de lo que es capaz, estaremos conociendo sus posibilidades con 5 casos como usar la IA libre y privada, desbloquear agentes premium como Codex u otras como Claude Code, usar agentes avanzados sin costes, automatizar cualquier proceso o hasta ejecutarlos en la nube, entre otros casos de uso. Lo mejor de todo es que todo esto lo vamos a poder hacer en cuestión de un par de clics y de una forma totalmente gratuita. ¿Suena bien? Pues veamos cómo es posible. Ollama nace hace apenas 3 años como respuesta al problema de la dependencia. Su filosofía no es solo facilitar el uso de IA gratis, sino el control y privacidad que tengamos con los modelos de código abierto. Para ver de lo que es capaz, saltemos a Ollama, siendo esta plataforma de aquí, de la que junto con todo te estaré dejando los enlaces abajo en la descripción. Y una vez estamos dentro nos vamos a encontrar su enfoque de cómo esta es una de las formas más fáciles para construir con modelos de código abierto. Y para verlo, primero vamos a instalarlo. Ten en cuenta que esto lo vas a poder hacer directamente poniendo este comando en tu terminal, pero otra de las formas muy fáciles de hacer esto sería clicar en este botón de download Ollama. Y al hacerlo, ten en cuenta que lo vas a tener disponible en 3 sistemas distintos: por un lado el de macOS, el de Linux, y por último también tendríamos para los dispositivos de Windows. Y al instalarlo y abrirlo te vas a encontrar con una interfaz muy similar a la de ChatGPT, solo que esta estaría deslimitada para poder utilizar cualquier modelo de inteligencia artificial. Ten en cuenta que abajo a la derecha te vas a poder encontrar, por un lado, una serie de modelos con un icono en la nube que hace referencia a que, pese a que sean modelos en la nube, lo vamos a poder ejecutar en sus servidores para que pueda correr los modelos más potentes sin necesidad de tener un dispositivo potente. Pero a día de hoy, ten en cuenta que existen tantos tipos de modelos que podrían encajar en cualquier tipo de ordenador. Ten en cuenta que para hacer esto todo lo que tienes que hacer sería clicar en botón de descarga de cualquiera de estos modelos que te aparecen por aquí. Pero la mejor forma de descargar modelos de código abierto que vayan a funcionar en tu ordenador sería así. Para hacerlo, me he vuelto a la página principal de Ollama. Y fíjate que desde aquí tenemos un apartado que se llama Models. Y al hacerlo nos vamos a encontrar con un montón de modelos que estaría filtrado dependiendo de lo que tengamos puesto aquí. Yo aquí te recomiendo que filtres por lo más popular, aunque también podrías estar viendo lo más nuevo. Desde aquí lo más importante es que encuentres un modelo que te pueda llegar a cuadrar. Yo a modo de ejemplo me voy a quedar con el de Gemma 4, y ten en cuenta que deslizando hacia abajo la pantalla te vas a poder encontrar diferentes variables. Cuanto menos billones de parámetros, que esto lo vas a poder ver con el número que aparezca delante de la B, pues quiere decir que el modelo es menos potente pero que necesita menos recursos para ejecutarse. Aquí, por ejemplo, el más recortado sería el E2B, así que para poder instalarlo le podríamos dar un clic a copiar, y desde un terminal simplemente tenemos que escribir la palabra de Ollama pull y desde aquí pegaríamos ese identificador. Le damos un intro, unos segundos más tarde nos confirmaría que el modelo ya estaría cargado por aquí. Y si volvemos a abrir la aplicación, nos vamos a encontrar este nuevo modelo que sería el que nos hemos descargado. Ahora con esto vamos a poder interactuar de una forma ilimitada y privada, ya que incluso podríamos desconectar el internet. Yo aquí si le escribo cualquier cosa, como por ejemplo que me diga 3 maneras de ganar dinero con la IA generativa, al clicar en enviar Ya esto lo va a empezar a razonar y me empezaría a dar la respuesta a esta velocidad que estás viendo por aquí. Lo cierto es que desde esta plataforma vamos a poder instalar cualquier modelo de código abierto, pero si te gustaría unificar el uso de los modelos premium de inteligencia artificial, deberías de conocer a Mammoth AI, una plataforma de inteligencia artificial que unifica todos los modelos más top en un solo lugar. Desde aquí podrás acceder a los mejores modelos premium sin tener que registrarte en cada servicio por separado. Aquí podrás encontrar modelos como Claude, OpenAI, Gemini y demás. También tiene modelos para otros formatos como la generación de imágenes, modelos de investigación, de razonamiento o modelos ligeros para una respuesta más rápida. Y sí, también han añadido el que le faltaba, y es el modelo de generación de vídeo por inteligencia artificial. Y es que fíjate, si nosotros le ponemos cualquier prompt como este, clicamos en enviar y seleccionamos alguno de estos modelos, poquito más tarde nos podríamos encontrar con esto de aquí. Iniciando exploración submarina, luces al máximo. Así puedes unificar varios modelos independientemente del formato en un único lugar. Que sepas que todo esto está desde una única suscripción sin permanencia desde 10 euros al mes. Y gracias a que Mamut AI son los patrocinadores de este vídeo, me han dejado un enlace que te voy a dejar abajo en la descripción para que puedas probarlo por ti mismo. Y una vez sabemos esto, continuamos con el segundo caso de uso. En este segundo caso de uso estaremos viendo cómo Llama ha sido capaz de liberar por completo el programa de Codex, siendo el de OpenAI al cual le vamos a poder ahora interconectar modelos de código abierto que se ejecuten en nuestro ordenador o incluso en la nube. Para poder ver esto voy a saltar a Codex para que puedas ver por aquí como yo tendría la aplicación instalada de agentes de OpenAI, desde el cual voy a poder estar utilizando todos los modelos de esta compañía. Y también desde el apartado de configuración pues me puedo encontrar que tengo una serie de límites. Sin embargo, ahora con Olama, olvidándonos de la interfaz que tienen ellos o incluso tener que utilizarlo desde el terminal, realmente se van a poder conectar a esta plataforma de códecs y deslimitarla con cualquier otro tipo de modelo. Y para hacer esto posible teníamos que entrar nuevamente un terminal, aunque yo desde aquí voy a quitar lo anterior. Y ahora si le ponemos el siguiente comando, que que también te voy a estar dejando con un documento abajo en la descripción. Con este le estaríamos diciendo que sea Ollama quien lance la aplicación de Codex. Si yo le doy un intro, y aquí me va a estar preguntando primero qué modelo voy a querer utilizar para conectarlo directamente a Codex. Y desde aquí ten en cuenta que vas a tener el apartado de arriba varios modelos cloud, aunque ten en cuenta también que los mejores lo están empezando a poner solamente en planes de pago. Pero en los siguientes casos de uso estaremos viendo cómo también vamos a poder delimitar los modelos que se ejecuten en la nube para que incluso no tengamos que utilizar los recursos de nuestro ordenador. Pero para este caso de uso, yo utilizar algunos de los que nos dejan gratuitamente, como por ejemplo el Gemma, pero la versión de 31 billones de parámetros, por el cual necesitaríamos un gran ordenador. Por cierto, antes de seleccionarlo, ten en cuenta que si tú vas a utilizar algún modelo local que te vayas a instalar y tuvieses duda de qué modelo elegir, tú podrías sacar una captura a toda la lista de modelos, entrar en ChatGPT o cualquier modelo de ella, volcarle esa captura y decirle qué ordenador tienes para comprobar qué modelo te puede encajar con tu ordenador. Yo en este caso le voy a decir, oye, mira, en mi caso tengo un MacBook Pro con el procesador M3 Pro, ¿me podrías decir qué modelo podría instalar y ejecutarlo con fluidez? Le doy a enviar, unos segundos más tarde ya me estaría desglosando todos los modelos que puedo utilizar de forma fluida, y conforme los billones de parámetros aumentaran, pues ya requeriría de más capacidad. Pero volviendo a este caso, como yo estoy utilizando un modelo en la nube, realmente se va a ejecutar en otro dispositivo que no es el mío. Así que yo seleccionaré el Gemma de 31 billones de parámetros, le doy un intro, y ahora nos va a pedir reiniciar la aplicación de Codex. Así que voy a confirmar, y fíjate cómo se me habría cerrado y de forma automática se me estaría abriendo de nuevo. Aquí ya de hecho ya tendría todos los cambios aplicados, pero fíjate qué ha pasado aquí, porque ahora si nos vamos al apartado de modelo realmente nos va a aparecer el botón de Ollama, ya que ahora en lugar de estar utilizando los modelos de OpenAI no estaríamos gastando ningún ningún token. Y esto viene genial sobre todo para ir compaginando con un proyecto sin tener que esperar si llegásemos al límite que nos da la plataforma. Tengan en cuenta también que aparte de utilizar el modelo vamos a poder tener diferentes funcionalidades avanzadas que tenemos en Codex, como es el hecho de usar todas las habilidades que tengamos instaladas o incluso ejecutar automatizaciones que ya estén corriendo. Aquí para utilizarlo será tan fácil como clicar en nuevo chat y desde aquí, abriendo algún proyecto como por ejemplo aquí una carpeta que yo he nombrado como app. Si yo le digo que me cree una aplicación visual que muestre claramente un mapa de sueldos reales en España cruzándolo con los principales gastos que se suele tener para ver cuál es la provincia que puedo ahorrar con una mayor facilidad, si yo clico en enviar, pues ya Codex lo va a empezar a procesar, pero con el modelo gratuito que hemos seleccionado en Ollama para que no nos gaste créditos directamente en esta plataforma. Poquito más tarde y al primer intento tendríamos esta aplicación de aquí llamada como mapa de los sueldos reales en España, que aquí pondría un un ahorro real estimado de unos 600 euros, en donde el mejor sería desde la ubicación de Zamora y la mayor tensión estaría en Baleares. Aquí vamos a poder incluso modificar el tamaño de la vivienda por metros cuadrados, también cuántas personas estarías en esa vivienda, y si lo queremos ver por los valores de neto o bruto. Aquí nos aparecen también diferentes mapas de ahorros reales y dónde sería mejor vivir por balance, ahorro, o dependiendo del alquiler. Si sigo deslizando hacia abajo, me voy a poder encontrar diferentes métricas más, así como calculadoras que serían totalmente interactivas acorde a los datos que vayamos modificando arriba. Junto a esto también puedo ver todo el desglose de tabla provincial. Aquí, por ejemplo, en Zamora, con un salario neto de 1883 euros y un alquiler medio de 460, con una cesta cercana a los 500 euros, le daría un ahorro de 924 euros. Pero si buscamos otras localizaciones, como por ejemplo Málaga, me dice que estaría prácticamente en negativo el ahorro. Otras ubicaciones como Madrid me diría que tiene un ahorro pero inferior. Y si me voy a otras ubicaciones un poco más baratas de vivir, como Jaén, pues me diría que la puntuación sería bastante alta también debido a que los costes no son tan altos ni se comen todo este salario. Y es que fíjate lo que hemos podido conseguir. Ahora vamos a poder crear cualquier tipo de activo con las habilidades que ya tengamos instaladas, pero interconectándolo con modelos externos que no dependan de una única compañía. Saltando con el tercer caso de uso, te quiero mostrar cómo también vas a poder replicar esto a otras plataformas que no dependan de la compañía de OpenAI con códecs, como podría ser la de Claude de Anthropic. Sin embargo, antes de ver su instalación, te quiero mostrar un punto curioso, ya que si me voy al Twitter de Ollama podemos ver cómo a principios de este mes se le viralizó el hecho de que consiguieron hacer exactamente lo mismo con la aplicación de Claude Code, que en teoría solamente era para las personas que estuvieran pagando, pero ellos consiguieron desbloquearlo haciendo así posible que pudiéramos seleccionar entre cualquier modelo, ya sea que se ejecuten en sus nubes, o incluso ejecutarlos en local para no depender de ningún tipo de límite externo. Aquí de hecho nos mostraba cómo todo esto funcionaba igual de bien que como hemos visto en Codex, pero poquito más tarde lo quitaron, ya que probablemente Anthropic le dijo que quitaran esa funcionalidad, ya que con esto cualquier persona, incluso con los planes gratuitos, podíamos utilizar la aplicación de escritorio. Sin embargo, Claude Code, de la versión terminal, que está incluso más delimitada, sí que la podemos seguir utilizando. Pero antes de ver su instalación me he vuelto al terminal por donde nos quedamos en el caso anterior, ya que fíjate cómo desde aquí nos diría qué comando tenemos que ejecutar para restaurar el programa como lo tenemos antes. Aquí de hecho, si yo pego exactamente ese comando para restaurar y le doy un intro, ya nuevamente me va a decir si lo quiero reiniciar, así que le voy a decir que sí. Y tras hacer esto, pues se volvería a abrir Codex, pero ahora nuevamente conectándose con los modelos de OpenAI para que lo podamos seguir utilizando. Eso también lo podemos hacer con Claude. Así que para ello voy a limpiar ese terminal. Y ten en cuenta que si yo desde aquí escribo la palabra de Claude, a mí automáticamente se me va a abrir por aquí porque tengo una cuenta de pago. Pero realmente, si yo no tuviera alguna, yo podría poner nuevamente el comando de ollama lanza seguido del nombre de la aplicación que quiera abrir. En este caso sería el de Claude, aunque ten en cuenta que tú previamente tenías que tener instalado Claude, que también te lo voy a dejar en el documento que te voy a compartir. Y al hacer esto, pues nuevamente nos va a pasar lo mismo, en donde nos estaría preguntando por qué modelo queremos utilizar. Yo aquí para este ejemplo voy a utilizar el de Quen 3.6, que es bastante avanzado y necesita unos 28 GB. Así que le voy a dar un intro. Aquí ya nuevamente me aparecería el selector de modelos, en este caso para Claude Code. Y aquí, en lugar de utilizar uno en la nube como hemos hecho antes, voy a seleccionar otro modelo que tenga instalado en local, por ejemplo este de Gemma 4 que habíamos instalado antes. Así que le voy a dar un intro. Y ya con esto pues tendríamos abierto Cloud Code, pero conectándose con Yema 4 y pudiendo utilizar todas las habilidades que tuviese ya instaladas, así como funcionalidades avanzadas que tengamos en este entorno de desarrollo. Sobre Cloud Code con Ollama lo vamos a dejar aquí, ya que realmente por este vídeo de aquí ya tengo un vídeo dedicado sobre este proceso con 8 casos de uso prácticos. Así que ahora veamos cómo podemos desbloquear más modelos en la nube de forma gratuita. En este cuarto caso de uso estaremos hablando de las mejores plataformas que podemos utilizar para ejecutar modelos grandes de inteligencia artificial en la nube de forma gratuita. Antes de ver esto, tenemos que conocer el modelo de monetización que tiene ahora Ollama. Y es que si volvemos a Ollama y ahora nos vamos a la cuenta que nos hayamos registrado cuando habíamos instalado esta aplicación y la hemos conectado, pues fíjate que sobre el apartado de ajustes nos aparece que también tienen planes de precio. Si nosotros clicamos en upgrade, ten en cuenta que realmente la versión gratuita lo vamos a poder hacer todo de forma gratuita e ilimitada, siempre y cuando podamos ejecutar todos los modelos que queramos en local. Pero luego también nos ofrecen soluciones para poder ejecutar esos modelos de código abierto más potentes en la nube. Aquí lo bueno, a diferencia de otras plataformas, en lugar de tener un coste variable tendríamos un coste de una suscripción, y con eso pues vamos a tener 50 veces más que el uso gratuito. Y luego también tiene planes más costosos con límites aún mayores. Ten en cuenta que volviendo a la parte de cuenta Y en uso, abajo del todo nos va a aparecer qué porcentaje de uso estamos utilizando por cada una de las cuentas. Aquí realmente ten en cuenta que en mi caso yo estoy utilizando la versión gratuita, ya que hay otras plataformas que cuando se refiere a computación en la nube me gustan un poco más. Antes de ver esas, es importante conocer que desde aquí vas a tener unas sesiones que se van reiniciando cada 4 horas y otro límite que también tendrás a nivel semanal. Esto podrías jugar con varias cuentas y desde los ajustes de tu aplicación Ollama puedes desloguearte e iniciar sesión con una cuenta nueva para tener unos límites mayores. Sin embargo, sí que es cierto que de forma reciente los mejores modelos lo están dejando capado solamente para las versiones de pago. Pero si queremos acceder a cualquier modelo de inteligencia artificial sin necesidad de tener ninguna suscripción, una de las mejores opciones sería la de OpenRouter, siendo esta plataforma de aquí con el enfoque de unificar todos los modelos de inteligencia artificial con una sola API. Desde aquí, ten en cuenta que si nosotros nos vamos arriba a la izquierda, nos vamos a encontrar modelos de cualquier compañía. Ya sea por parte de OpenAI, que nos podemos encontrar todos los modelos, los propios de Anthropic, o modelos como los últimos de Google de Gemini. Sin embargo, una de las cosas que tiene y por la cual destaca sería la siguiente, y es que si nosotros ponemos en el buscador la palabra de gratis en inglés, nos vamos a encontrar con un montón de modelos gratuitos que podremos utilizar sin gastar ningún tipo de token. Aquí podemos encontrarnos modelos como los de GLM, modelos como OpenAI de Llama, pero también hay que tener en cuenta que dependiendo la demanda del servidor te puedes encontrar con alguna una limitación o que se pare. Por ello, una de las mejores formas de utilizar los modelos de OpenRouter gratuitamente sin que se llegue a cortar, o sea, más raro que pase esto, sería utilizar directamente el de ellos que se llama Free Models Router. Si le damos un clic desde aquí, nos vamos a encontrar cómo OpenRouter te va a ir saltando de un modelo a otro cuando estos vayan alcanzando su límite, y de esa forma pues vas a tener una mayor continuidad de forma gratuita. Además, OpenRouter es una de las que más integraciones tiene, y para poder ver esto vamos a estar instalándolo con un nuevo agente llamado Hermes. Este ahora mismo está en auge e incluso nos muestra cómo este agente de inteligencia artificial está empezando a ser más buscado incluso que OpenCloud. Para ver cómo podemos instalar este agente y utilizarlo de forma gratuita a través de OpenRouter, saltemos a Hermes, siendo esta plataforma de aquí desde el cual la instalación es tan sencilla como copiar este comando de aquí. Así que yo le voy a dar un doble clic, lo habría puesto en el terminal, y si le doy un intro para enviar, pues ya me empezaría a hacer todo el proceso de instalación. Un poquito más tarde de la instalación ya me aparecería por aquí todos los modelos de inteligencia artificial que podría conectar con esta gente. Y entre ellos, pues ten en cuenta que si tuvieses una cuenta de OpenAI, como es mi caso, pues podrías conectarte sin necesidad de utilizar la API, cosa que sería muy interesante ya que actualmente es gratuito. Pero si te gustaría tener una mayor diversidad en el número de modelos, aquí vas a poder utilizar el de OpenRouter, que tiene más de 100 modelos y muchos de ellos gratuitos. Así que yo voy a estar utilizando este de OpenRouter. Y ahora desde aquí nos muestra cómo por defecto nos han seleccionado el modelo de Opus 4.6, que evidentemente sería de pago. Pero si le damos un intro, nos va a aparecer todos los modelos que vamos a poder elegir, también con sus precios desglosados. Pero junto a ellos, si deslizamos hacia abajo, pues nos vamos a encontrar algunos gratuitos como estos dos de aquí. Pero realmente de esta plataforma no nos van a poner todos los modelos que tiene OpenRouter porque realmente son cientos. Así que para ello lo mejor sería poner introducir nombre del modelo, le vamos a dar un intro. Y desde este apartado, yéndonos a OpenRouter sobre el modelo que queramos utilizar, simplemente tendríamos que copiar el identificador directamente con este botón. Al hacer esto, si volvemos al terminal, lo pegamos y le damos un intro. Ya de esa forma, continuando, al ejecutarlo nos vamos a encontrar con este modelo similar a OpenCloud pero conectándose con un modelo gratuito que tenemos con OpenRouter. Es además, ten en cuenta que tiene un montón de funcionalidades y habilidades que permiten hacer varios casos de uso avanzados pero si te gustaría conocer más en detalle esta herramienta, déjamelo por los comentarios para ver si hago un vídeo al respecto. Antes de continuar con el siguiente caso de uso, te quiero compartir otra herramienta que en lo personal me gusta mucho cuando hablamos de utilizar APIs de forma gratuita, ya que OpenRouter es una muy buena opción, pero hay otra plataforma que nos permite incluso interconectarnos con modelos que no sean solamente enfocados para textocodificación. Y para conocer esta herramienta, saltemos a Groq. Siendo esta otra plataforma de aquí, desde el cual si nosotros clicamos en Start Building, al iniciar una nueva cuenta pues nos vamos a encontrar como desde aquí con una sola API vamos a poder estar utilizando modelos de razonamiento, modelos que pasen de texto a voz, otros que hagan la transcripción de estas, de texto a texto, de visión, e incluso multilenguajes, entre otros tipos de modelos. Y la verdad es que esta, pese a también poder invertir diferentes créditos, su plan gratuito da también para bastante. Ten en cuenta que junto a la otra, para para poder utilizarlo tenemos que crear una API. Para ello tenemos que clicar en este apartado de API key, le daríamos a crear clave API, y poniendo un nombre de ejemplo y dándole a submit, ya desde aquí vamos a tener la URL que podríamos compartir con la herramienta por la cual queramos utilizar sus modelos. Y dentro de la de OpenRouter, que no te la mencioné, fíjate que si volvemos al inicio, si clicamos en este botón de coger clave API, al crearnos una cuenta, si clicamos nuevamente en el botón de crear nueva clave API, vamos a poder ponerle otro nombre. Le podríamos poner un límite de $1 porque nos lo regala esta plataforma. Le daríamos a crear y nuevamente tendríamos esa clave API que nos pediría la herramienta. En este caso, a mí Hermes me la pidió previamente a grabarme y por eso no me la ha vuelto a pedir. Pero esto será lo único necesario para poder conectarlo con nuestra cuenta. Y por cierto, por terminar con Groq, saltando a la plataforma de OpenCloud, ten en cuenta que ellos sí que tienen habilitado directamente el poder conectarse con Groq para poder simplificar el hecho de le todas estas habilidades al modelo para que nos pueda hablar, escuchar y demás. Aunque si te gustaría conocer OpenCLot, ten en cuenta que por este vídeo aquí ya hablaba de ello en todo detalle. Terminando con el último caso de uso, estaremos viendo cómo también vamos a poder interconectar los modelos que tengamos incluso instalados en local, como los de Ollama, con herramientas terceras de automatización, como podría ser incluso la de N8n. Para ver este primer caso, yo voy a abrir desde mi terminal N8n, ya que lo tengo instalado en local. Si también te gustaría saber cómo puedes hacer esto, por la descripción te voy a estar dejando un vídeo con el paso a paso. Y en mi caso, al ya tenerlo ejecutado, lo voy a abrir. Y al iniciar sesión, fíjate que si yo ahora desde aquí clico en crear un nuevo workflow, desde aquí yo podría poner cualquier nodo de entrada, como por ejemplo un mensaje. Pero ahora, en el apartado modelos, en lugar de interconectarme con un modelo vía API oficial que pueda llegar a tener algún coste, o quizás no quiero utilizar ni OpenRouter ni Grok, también voy a poder ejecutar todos los modelos que ya tenía en local. Para ello, sobre el apartado buscador de nodos podemos escribir la palabra de Ollama, enviar mensaje al modelo, y desde aquí yo ya tengo una cuenta conectada, pero sería tan fácil como clicar en crear una nueva credencial. Y desde el apartado de API key tendríamos que ir nuevamente a la hoja ajustes de nuestra cuenta de Ollama, seleccionar keys, le damos a crear nueva clave API Yo le voy a poner de nombre tuto, le doy a generar, copio la clave API y le doy a pegar. Ten en cuenta que si solamente haces esto, al clicar en guardar posiblemente te dé un error como me está pasando aquí, ya que es importante tener habilitado una opción. Esta te la vas a encontrar sobre los ajustes de la aplicación que tenéis instalada de Ollama, y desde aquí donde pone exponer la network de Ollama lo tendrías que habilitar. De esta forma permitimos que herramientas terceras como N8n puedan basarse en los modelos que tengamos instalados local para coger toda esa inteligencia. Así que una vez yo ya tengo esto activado, si vuelvo a n8n y no cambio nada más, aquí simplemente para que me deje guardar voy a poner un espacio y borro el espacio. Fíjate que si clico ahora en guardar, pues ya me dice que la conexión se ha hecho con éxito. Y ahora si entro en este nodo de Ollama, pues sobre el apartado de modelos me voy a encontrar todos los modelos que tengo instalados local. En este caso tendría 3, 2 de Gemma y 1 de Q3.5, aunque realmente aquí aparecerían todos los modelos que tú tuvieses instalados. Y con esto, realmente ahora podríamos automatizar de una forma 100% gratuita todas las interconexiones que hagamos con las plataformas, y luego esa capa adicional que pongamos de modelos de inteligencia artificial lo podemos basar en esos modelos de código abierto que tengamos instalados para poder seguir practicando y automatizando procesos que se ejecuten de una forma 100% privada. Aparte de esto, ten en cuenta que también nos podríamos interconectar con otras plataformas que no estén en la documentación oficial de Ollama, ya que ten en cuenta que todos los casos de uso que has visto hasta ahora realmente son herramientas que tenemos en la documentación oficial, teniendo asistentes como los de OpenCLot, los de Hermes, Clot Code, la aplicación de Codex que hemos visto con uno de los primeros casos de uso, así como otras aplicaciones más. Sin embargo, aunque una aplicación no te venga aquí, también lo vas a poder interconectar. Y para poder ver esto, saltemos a Obsidian, siendo esta otra plataforma de aquí, que por cierto, si no la conoces, te permite literalmente tener un segundo cerebro digital. Es una alternativa incluso más potente a la de Notebook LM conectándolo con agente de inteligencia artificial. Aunque de todo esto y más detalles ya hablaba por este vídeo de aquí, que es justo el anterior a este. Pero siguiendo con el enfoque del uso de IA gratuitas, y en este caso también privada, fíjate que también tenemos diferentes extensiones que hace la comunidad, en este caso de Obsidian, para poder interconectar Ollama directamente sobre nuestros cuadernos digitales. Para hacer esto podríamos clicar en añadir a Obsidian Le doy a instalar, lo activo, y ya de esta forma lo tendríamos conectado a nuestro servidor. Y con esto ahora podríamos empezar también a operar con los cuadernos que tengamos en esta plataforma, pero conectándolo con esos modelos de inteligencia artificial que hayamos instalado previamente. Esta aplicación, como has visto, no estaba en la documentación oficial de Ollama, pero al ser una de las plataformas más usadas por su simplificación en la instalación de código abierto, pues muchas integraciones en otras plataformas terceras. Lo cierto es que con todo esto crear ya no depende de grandes presupuestos, permisos o ecosistemas cerrados, sino de las ganas, imaginación y objetivos que queramos cumplir.