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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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La tecnología de reescalado por IA de Windows 11 llega a los portátiles Intel Core Ultra: más FPS sin gráfica dedicada

Primer plano de un portátil con procesador Intel Core Ultra ejecutando un videojuego con la notificación de Superresolución automática activa.
Interfaz de un ordenador portátil donde se muestra la notificación de activación de la función Auto SR mientras se ejecuta un juego en un entorno de escritorio - Imagen: HardZone con IA
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Aunque muchos usuarios no lo sepan, Windows incluye una función de reescalado automático similar a la que ofrecen tanto NVIDIA, Intel y AMD, una tecnología integrada en el sistema operativo permite mejorar el rendimiento y la calidad gráfica de miles de juegos sin depender de soporte del desarrollador ni de tecnologías propietarias como DLSS, FSR o XeSS.

Hasta ahora, Auto SR era exclusiva de los portátiles con la etiqueta Copilot+ PCs basados en Snapdragon X Elite y X Plus. Sin embargo, a pesar de que tanto AMD como Intel cuentan con procesadores con una NPU con 40 o más TOPS de rendimiento, esta tecnología no estaba disponible hasta ahora. Los primeros en hacerlo son los Core Ultra Series 3.

Lo más probable es que Microsoft haya tardado casi 9 meses en ofrecer esta tecnología de los procesadores de Intel por un acuerdo comercial con Qualcomm que limitara su uso a los procesadores Snapdragon, algo que es difícil de entender de cara a Microsoft, pero no para Qualcomm.

Cómo funciona Auto SR: la NPU como motor del escalado inteligente

Auto SR se basa en un proceso híbrido entre GPU y NPU. El juego renderiza a una resolución más baja, reduciendo la carga gráfica, y la NPU reconstruye la imagen a una resolución superior mediante un modelo de IA entrenado para mantener la coherencia artística del título.

Su funcionamiento permite obtener más FPS, mejor calidad visual y una mayor eficiencia energética, ya que la NPU está optimizada para cargas de IA continuas y de baja latencia. La GPU, por su parte, queda liberada para centrarse en la renderización base.

Capturas de pantalla y cifras de FPS de Assassin's Creed Valhalla Benchmark Promedios en la GPU Intel Arc B390
Imagen izquierda: resolución nativa 1600p con altos ajustes gráficos dentro del juego, promedios de 45 FPS / Imagen derecha: resolución 1050p escalada a 1600p con AutoSR con ajustes gráficos Ultra Altos en el juego, promediando 52 FPS – Foto: Microsoft

Esto convierte a los nuevos portátiles Intel con procesadores Core Ultra Series 3 en dispositivos capaces de ejecutar escalado por IA sin depender de una GPU dedicada. Además, la versión para Intel amplía el rango de entrada hasta 1080p, frente a los 800p recomendados en Snapdragon X, lo que permite trabajar con más información visual y obtener resultados más nítidos en pantallas de alta resolución.

Impacto real en juegos: mejoras de FPS y calidad visual

Según las pruebas que ha realizado Microsoft con la función Auto SR activada, en Assassin’s Creed Valhalla, el rendimiento pasa de 45 FPS en 1600p nativo a 52 FPS en 1600p escalado desde 1050p con Auto SR, un aumento del 15% mientras se mejora la calidad gráfica.

En Assassin’s Creed Shadows, Auto SR permite activar ajustes Ultra High en hardware que normalmente solo podría mover configuraciones bajas, desbloqueando detalles visuales que antes no se renderizaban. Gracias a Auto SR, los portátiles sin GPU dedicada podrán mover juegos a un mínimo de 60 FPS.

Capturas de pantalla y cifras de FPS de los promedios del benchmark Assassin's Creed Shadows en la GPU Intel Arc B390
Imagen izquierda: resolución nativa 1600p con ajustes gráficos muy bajos en el juego con un promedio de ~31 FPS / Imagen derecha: resolución 1050p escalada a 1600p con AutoSR con gráficos en el juego ultra altos y una media de ~29 FPS – Foto: Microsoft

Ventajas frente a DLSS, FSR y XeSS: escalado universal sin soporte del estudio

A diferencia de las soluciones de NVIDIA, AMD o Intel, Auto SR no requiere integración por parte del desarrollador. Funciona con cualquier juego basado en DirectX 10 o superior, lo que incluye miles de títulos, tanto antiguos como indies; además, en títulos que nunca recibieron esta función.

Microsoft recomienda desactivar Auto SR cuando el juego ya incluye DLSS, FSR o XeSS, pero en todos los demás casos la IA integrada en Windows ofrece una mejora inmediata sin configuración adicional.

Limitaciones actuales

Auto SR está optimizado para alcanzar los 60 FPS, aunque Microsoft ya trabaja en escenarios de 90–120 FPS. La calidad del escalado puede verse afectada por factores como el modo de pantalla, la resolución de entrada, el postprocesado del juego o el perfil energético del dispositivo. Efectos como el film grain pueden interferir con el modelo de IA, y la interfaz del juego también se escala, lo que puede suavizar textos o elementos HUD.

Con la expansión a Intel, Auto SR deja de ser una función exclusiva de Snapdragon y se convierte en una tecnología transversal dentro de los Copilot+ PCs. Microsoft planea mejorar la calidad visual, ampliar la compatibilidad y optimizar el rendimiento en escenarios de alta frecuencia. Ahora solo falta saber cuándo llegará a los portátiles con procesadores de AMD que, recordemos, apostaron por implementar una NPU mucho antes que Intel y Qualcomm en sus procesadores.

Preguntas frecuentes sobre Auto SR en Windows 11

¿Qué es Auto SR en Windows 11?
Es una función de reescalado automático por IA integrada en el sistema operativo que mejora el rendimiento y la calidad gráfica de los juegos. Funciona sin depender de tecnologías propietarias como DLSS, FSR o XeSS ni de soporte específico del desarrollador.
¿Qué procesadores Intel son compatibles con Auto SR?
Los primeros procesadores Intel compatibles son los Core Ultra Series 3. Hasta ahora esta tecnología estaba limitada a los portátiles Copilot+ PCs con Snapdragon X Elite y X Plus.
¿Cómo funciona el proceso de escalado de Auto SR?
El juego renderiza a una resolución más baja para reducir la carga gráfica, y la NPU reconstruye la imagen a una resolución superior mediante un modelo de IA. Mientras tanto, la GPU queda liberada para centrarse en la renderización base.
¿Qué mejoras de rendimiento se han observado con Auto SR?
En Assassin's Creed Valhalla, el rendimiento pasa de 45 FPS en 1600p nativo a 52 FPS en 1600p escalado desde 1050p, un aumento del 15%. En Assassin's Creed Shadows permite activar ajustes Ultra High en hardware que normalmente solo movería configuraciones bajas.
¿Qué diferencia a Auto SR de DLSS, FSR o XeSS?
Auto SR no requiere integración por parte del desarrollador y funciona con cualquier juego basado en DirectX 10 o superior, incluyendo títulos antiguos e indies. Microsoft recomienda desactivarlo únicamente cuando el juego ya incluye DLSS, FSR o XeSS.
¿Cuáles son las limitaciones actuales de Auto SR?
Está optimizado para alcanzar los 60 FPS, aunque Microsoft ya trabaja en escenarios de 90-120 FPS. Factores como el modo de pantalla, el postprocesado del juego o efectos como el film grain pueden afectar la calidad del escalado.
¿Cuándo llegará Auto SR a los procesadores AMD?
Todavía no hay fecha confirmada para su llegada a los portátiles con procesadores AMD. Esto resulta llamativo porque AMD apostó por implementar una NPU mucho antes que Intel y Qualcomm en sus procesadores.