HackathonPasado

HackBarna AI Summit 26

Saturday, Sep 19 – Sunday, Sep 20, 2026

Norrsken House Barcelona

La tercera edición de HackBarna llega pronto, co-organizada con AI Summit Barcelona 2026. Únete a 150 hackers en Norrsken House Barcelona para un fin de semana de hacking, talleres y demos.

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Co-organizer

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Retos

Agente de IA para recomendación de contenido en TVs

Encontrar algo que ver en la tele sigue siendo difícil. Crea un agente de IA que ayude a los espectadores a decidir qué ver a través de una conversación natural.

Requisitos

Un prototipo funcional de un agente conversacional que recomiende películas, series o TV en directo.
El usuario interactúa mediante diálogo: peticiones en lenguaje natural y preguntas de seguimiento (p. ej. "algo ligero para un viernes por la noche" → "¿quieres una película o una serie?").
Diseñado para la TV: mando o entrada por voz, usable desde el sofá.
Cualquier catálogo público o fuente de metadatos vale (p. ej. TMDB).

Cómo es una buena propuesta

Una demo funcional de principio a fin, aunque sea con datos simulados.
Una conversación real: el agente hace preguntas aclaratorias y refina sus sugerencias, no solo un prompt y una respuesta.
Una UX que funciona en una pantalla de TV, no una app de chat móvil.

🏆 Una TV Philips Ambilight de 43" para cada miembro del equipo

Construye, adapta y lanza con Nebius Token Factory

Construye o mejora un producto de IA que resuelva un problema relevante usando Nebius Token Factory. Los equipos pueden crear una aplicación o agente, conectar modelos a datos y herramientas, comparar o evaluar modelos, optimizar un flujo de trabajo existente, o usar las capacidades de Data Lab y personalización de modelos donde estén disponibles. Los equipos pueden combinar Token Factory con cualquier otro patrocinador de HackBarna o herramienta de desarrollo, pero no es obligatoria ninguna integración adicional.

Requisitos

Token Factory debe usarse de forma significativa en el proyecto.
Su uso debe contribuir directamente a la funcionalidad principal del producto o demostrar una mejora medible en calidad, grounding, evaluación, velocidad, coste o fiabilidad.

Recursos

🏆 $1,000 para el 1º · $500 para el 2º · $100 para el 3º

Devin para X — Construye la capa autónoma

Devin hace ingeniería de software de forma autónoma porque el software tiene un bucle de feedback — escribir, ejecutar, probar, corregir. Tu misión es encontrar un dominio con esa misma estructura y construir la capa que pone a Devin a trabajar dentro de él a través de la API de Devin. Construye un sistema cuyos inputs vayan más allá del chat. Dispara sesiones de Devin de forma programática, les da una manera de comprobar su propio trabajo y produce artefactos reales con poca o ninguna intervención humana. Devin ya tiene las manos — una shell, un navegador, una máquina. Tú defines el estándar que debe cumplir. Devin propone; tu capa autoriza, y a veces rechaza. Construye para consumidores o para empresa — cuanto más el resultado sea algo que el usuario pueda ver, jugar, tocar o usar, mejor será la demo.

Ejemplos

Juegos: Devin reescribe el juego mientras juegas; el cambio solo se publica si la build pasa y el juego sigue funcionando.
Hardware (consumo): Devin diseña la PCB a partir de una especificación; DRC, ERC y SPICE deciden si es real.
IA física (empresa): Devin planifica la disposición del almacén y la ruta del robot; tu capa recalcula la física y la economía antes de despachar.
Fábrica de startups (empresa): Devin define y construye el producto; un test de navegador que completa el checkout es la única definición de "hecho".

Requisitos

Las sesiones de Devin se crean y se controlan a través de la API, no de la interfaz web.
Algo en tu código decide si cada resultado pasa — un conjunto de tests, un simulador, un solver o un validador. No una persona, ni un modelo diciendo que se ve bien.
Los fallos vuelven a Devin y lo intenta de nuevo. Muéstranos una ejecución donde el primer intento fue erróneo y el sistema lo corrigió por sí solo.

Criterios de evaluación

Autonomía: disparador externo, poca o ninguna intervención humana, y se recupera de sus propios fallos de forma demostrable.
Guardarraíles: verifica de forma independiente y rechaza o escala correctamente el trabajo que no debería publicarse.
El producto: un problema real y un artefacto funcional al final — desplegado, ejecutable o accionable físicamente. ¿Lo usaría alguien de verdad?
Orquestación: uso creativo de la API, y complejidad que se gana su sitio — fan-out, comprobaciones adversarias, aprendizaje entre ejecuciones.

Recursos

🏆 Una suscripción de 6 meses a Devin Max para cada miembro del equipo

Mejor uso de la Vonage Video API

Crea algo increíble con vídeo en tiempo real. Usa la Vonage Video API para construir una app innovadora que resuelva un problema real — en cualquier sector, para cualquier público.

Ideas para empezar

Un bot de vídeo que verifica la identidad del usuario con IA.
Una videollamada con traducción de voz en directo.
Una app de telesalud con subtítulos en directo y resúmenes de llamada.
Un aula virtual con actas de reunión automáticas.
Una experiencia de vídeo AR/VR inmersiva.

Qué puedes usar

La Vonage Video API admite vídeo en tiempo real, compartir pantalla, grabación, subtítulos en directo, efectos de fondo, pipelines de audio con IA y mucho más — en Web, iOS, Android y React Native.

Criterios de evaluación

Funcionalidad: ¿funciona y cumple su propósito?
Creatividad: ¿es la idea original, imaginativa y divertida?
Uso de la Vonage Video API: ¿con qué eficacia y profundidad está integrada la API?
Experiencia de usuario: ¿es la interfaz intuitiva y está bien diseñada?
Impacto y potencial: ¿resuelve un problema real y podría crecer hasta convertirse en algo mayor?
Cada área se puntúa sobre 5; gana la mayor puntuación total.

Recursos

🏆 Un auricular Corsair Void v2 Wireless para cada miembro del equipo ganador (máx. 3) · una camiseta para cada equipo que use la Vonage Video API

Crea una app de livestream infinito con H3 Max Director

Crea una app de livestream impulsada por MiniMax H3 Max Director en fal. Director genera vídeo en tiempo real y permite que tu app lo dirija mientras se emite. Construye algo creativo sobre esa base — no sugerimos casos de uso a propósito. Sorpréndenos.

Requisitos

Usa MiniMax H3 Max Director a través de la fal API como núcleo de tu app. Puedes combinarlo con cualquier otro modelo de fal o servicio externo.
El vídeo debe generarlo tu app en directo, no estar pre-renderizado.
La salida debe poder verse en un navegador o app.

Cómo es una buena propuesta

Un repo público de GitHub con un README que explique qué hace la app y cómo usa H3 Max Director.
Un breve vídeo demo que muestre el stream en funcionamiento.
Un concepto creativo claro, y un uso de Director que una simple llamada de texto-a-vídeo no podría lograr.

Recursos

MiniMax H3 Max Director en fal

🏆 $1,000 en créditos de fal

Mejor uso de la plataforma SLNG

SLNG es la capa de ejecución para IA de voz. Usa sus APIs de reconocimiento de voz (STT) y de síntesis de voz (TTS) por separado, o ejecuta un agente de voz completo por encima. Sé dueño de lo que construyes y ejecútalo donde quieras, entre modelos, proveedores y regiones, sin renunciar al control. Mantén tu orquestador y tus modelos, y añade SLNG por debajo. Audio de entrada más limpio, menos llamadas al LLM, salida de voz más rápida, en 15 regiones soberanas. 53% menos de coste de LLM, 39% menos de latencia por turno.

Requisitos

Usa SLNG como parte central de tu proyecto, ya sea la API de STT, la API de TTS o un agente de voz completo por encima.
Muestra qué construiste y dónde encaja SLNG en tu stack.
Usa el orquestador, los modelos o los proveedores que quieras. SLNG va por debajo.

Puntos extra

Construir sobre el framework unmute.ai suma puntos extra. Cuéntanos qué hiciste con él y cómo.

Cómo es una buena propuesta

Un agente de voz que funcione de verdad, en directo o grabado.
Una explicación clara de cómo SLNG (y unmute, si lo usaste) lo hace posible.
Números reales cuando los tengas, como latencia, coste y calidad de audio antes y después.

Recursos

🏆 Un set de LEGO para cada miembro del equipo ganador

Encuentra el peor fallo de tu IA y demuestra que puedes arreglarlo

Apunta Galtea a lo que hayas construido — un chatbot, una app RAG, un agente de voz o un sistema con herramientas. Describe en una línea qué debería hacer, y deja que Galtea genere entradas adversarias, pruebe comportamientos fuera del alcance previsto de tu producto y evalúe los resultados.

Tu misión

Encontrar: descubre un fallo que podría importarle a un usuario real.
Arreglar: cambia tu producto para atacar la causa.
Demostrar: vuelve a ejecutar la evaluación y muestra los resultados antes y después.

Criterios de evaluación

Impacto: ¿se encontraría un usuario real con este fallo y qué le costaría?
Descubrimiento: ¿tus pruebas revelaron un problema que no sabías que existía?
Arreglo: ¿lo arreglaste? Muestra el caso que fallaba, explica el cambio y comparte los resultados de tu nueva ejecución.
Para optar al premio, completa la encuesta de producto. Positiva o crítica, no afectará a tu puntuación.

Recursos

🏆 3 sets de LEGO (Game Boy, Pixar Lamp, Polaroid), 3 camisetas de Galtea y una suscripción gratuita de 3 meses a Galtea Pro para el equipo ganador

Production Ready: envía código de IA que puedas defender

Construye lo que quieras — cualquier idea, cualquier stack, cualquier herramienta de IA. Norma no es una restricción sobre lo que construyes; es la capa que usas para mejorar tu proyecto y defenderlo ante el jurado. Muéstrale al jurado un veredicto, no una intuición.

Configuración (elige una o ambas)

Todo por MCP: conecta el servidor MCP de Norma a Claude, Cursor o VS Code, y escanea, corrige y vuelve a escanear sin salir del agente.
Full Scan en el repo: conecta GitHub, ejecuta un Full Scan, corrige y vuelve a escanear.

Requisitos

Un escaneo, al menos una corrección y un reescaneo.

Criterios de evaluación

Puntuación final de Production-Ready.
Problemas encontrados y corregidos durante el evento (delta del registro de auditoría).
Una charla de dos minutos para "defender tu código": una incidencia que corregiste y otra que aceptaste conscientemente.

Recursos

🏆 Un teclado mecánico Keychron V6 8K (ISO-ES) para cada miembro del equipo ganador, más 12 meses de Norma Pro

Crea un agente al que la gente pueda escribir

Crea un agente con Mastra y ponlo en una plataforma de mensajería que la gente ya use — Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Teams o iMessage. Un juez remoto de Mastra escribirá a tu agente en frío, desde su propio teléfono, sin ninguna explicación. Nadie mira una demo; le escriben. Un chatbot que responde preguntas es el mínimo — tu agente tiene que hacer al menos una cosa que un simple wrapper de LLM no pueda.

Ve más allá de un wrapper (haz al menos una)

Recordar: sabe con quién habla y qué le dijeron ayer, usando la memoria de Mastra.
Actuar: llama a herramientas que cambian algo en el mundo, y pide aprobación en el chat antes de cualquier acción arriesgada (requireApproval muestra tarjetas de Aprobar / Denegar en el canal).
Ejecutar un proceso: un flujo de varios pasos que se pausa para una persona y se reanuda más tarde.
Escribir primero: una tarea programada o en segundo plano hace que contacte al usuario, no solo al revés.

Reglas

Construido sobre Mastra (@mastra/core), con cualquier proveedor de modelos a través del model router. Nebius Token Factory cuenta, así que un proyecto puede entrar en este reto y en el de Nebius.
Accesible en al menos una plataforma de mensajería real a través de Mastra Channels.
Hace al menos una de las cuatro cosas de arriba.
Un repo público con un README que lleve a un desconocido de clonar a su primer mensaje. Esto también cumple el reto de código abierto de Cognition.
Construido durante el evento. Las ideas previas valen, el código previo no.
Envía antes del code freeze del domingo a las 14:00 — el handle del bot o el enlace de invitación, la URL del repo, una grabación de 60 segundos de una conversación real y una línea sobre para quién es.
Mantén el bot activo hasta las 17:30 del domingo; el juez remoto le escribirá por la tarde.

Criterios de evaluación

Funciona desde el teléfono de un desconocido (30 puntos): responde en un tiempo razonable, se mantiene coherente y gestiona un mensaje para el que no fue diseñado.
Más que un wrapper (30 puntos): quita la memoria, las herramientas, el flujo o la programación — ¿se derrumba el producto?
Alguien lo conservaría (20 puntos): un usuario claro y un problema claro. ¿Dejaría el juez el bot en sus contactos?
Cuidado (20 puntos): instrucciones del agente legibles, esquemas de herramientas con sentido y un README que funcione.
Desempate: el bot que siga respondiendo cuando el juez vuelva a comprobarlo a las 17:00.

Recursos

Quickstart: ejecuta npm create mastra@latest
Documentación
Channels
Configurar Telegram
Configurar Discord
Memoria
Harness (programaciones, tareas en segundo plano, agentes durables)
Plantillas
GitHub

🏆 €250 para el equipo ganador

Mejor uso de la IA para el aprendizaje

Crea algo que ayude a alguien a aprender — idiomas, programación, música, lo que sea. Preply es la plataforma de aprendizaje de idiomas liderada por personas y potenciada por IA, que conecta a estudiantes de 180 países con más de 150.000 tutores en más de 90 idiomas.

Criterios de evaluación

Efectividad: ¿hay alguna señal de progreso?
Compromiso: ¿volverías mañana?
Experiencia de usuario: qué pulido e intuitivo resulta todo el flujo.
Creatividad: un uso original de la IA, no otro envoltorio de chat.

🏆 500 USD en créditos para clases de Preply para cada miembro del equipo ganador (aproximadamente seis meses de clases individuales semanales con un tutor de cualquier idioma o materia)

Norrsken House Barcelona

IA contra incendios: detecta, sigue y predice incendios con datos en tiempo real

España acaba de vivir un año récord de incendios. Estamos inundados de datos — satélites, cámaras, estaciones meteorológicas — pero lo difícil es extraer de ellos una señal precisa y accionable en tiempo real. Crea algo que haga exactamente eso.

Elige una de las cuatro vías

Detección temprana: entrena un modelo que detecte incendios con precisión a partir de cámaras, satélites u otras fuentes, para alertar a los bomberos lo antes posible.
Monitorización de incendios activos: dibuja perímetros en tiempo real de incendios activos a partir de datos satelitales, determina la dirección en la que se propagan y simula su movimiento.
Predicción: identifica dónde y cuándo el riesgo de incendio es más alto analizando datos meteorológicos en busca de condiciones y días de alto riesgo.
Valores en riesgo: crea un sistema agéntico que identifique la infraestructura, las personas y los activos en peligro cuando se declara un incendio, y ayude a tomar decisiones de evacuación (qué hospital, qué colegio, etc.).

Cómo es una buena propuesta

Funciona con datos reales de los recursos proporcionados.
Produce resultados en tiempo real o casi real.
Muestra con claridad cómo lo usaría de verdad un bombero o coordinador de emergencias.

Criterios de evaluación

Usar la IA para ayudar de verdad a los servicios de emergencia a hacer mejor su trabajo.
Implementación técnica y precisión con datos reales.
Uso creativo de los conjuntos de datos y APIs proporcionados.
Calidad de la demo.

Recursos