Continuamos explorando innovación en IA, software personalizado y trucos para optimizar procesos de desarrollo. Inspiración y conocimiento para profesionales y empresas.

Introducción: el scraping web ha evolucionado mucho desde el simple parseo de HTML. Hoy las páginas son dinámicas, cargan contenido con JavaScript y suelen tener mecanismos anti bot que hacen que herramientas tradicionales como requests y BeautifulSoup sean menos fiables. Frente a esa complejidad ha surgido la necesidad de enfoques más inteligentes para extraer datos de forma eficiente, y aquí es donde Perplexity AI aporta un valor importante. En lugar de crear docenas de reglas de extracción frágiles, se puede usar Perplexity para interpretar HTML o texto en lenguaje natural y obtener datos estructurados listos para consumir.

Qué es Perplexity AI y por qué interesa para scraping: Perplexity AI es un motor de razonamiento y procesamiento impulsado por LLM diseñado para responder preguntas complejas, resumir contenido e interpretar información con contexto. A diferencia de un buscador tradicional, combina comprensión del lenguaje con acceso a datos web, lo que le permite procesar textos largos, entender intención y generar resúmenes o estructuras de datos útiles. Para desarrolladores Perplexity funciona como una capa de postprocesado inteligente: en vez de navegar el DOM con selectores frágiles, basta con pasar el texto crudo de la página e indicar en lenguaje natural qué campos se desean, por ejemplo nombre de producto, precio o contacto, y recibir JSON con los resultados.

Ventaja selector libre: Perplexity trata el HTML como lenguaje humano y no como un árbol de etiquetas, por eso maneja mejor sitios con mucho JavaScript o layouts cambiantes. No es un scraper que sustituye la recolección de páginas, sino una capa que transforma HTML desordenado en información estructurada lista para guardar en una base de datos o alimentar pipelines de analítica.

Comparativa conceptual entre scraping tradicional y scraping asistido por IA: el método tradicional usa una librería HTTP para obtener HTML y herramientas como BeautifulSoup o Scrapy para seleccionar nodos con CSS o XPath, lo que funciona en páginas estáticas pero falla en presencia de cambios frecuentes o contenido generado por JavaScript. El flujo asistido por IA conserva la recolección del HTML pero sustituye la lógica de parseo por un prompt que describe los campos deseados; el modelo interpreta el texto y devuelve una estructura JSON, evitando selectores frágiles y mejorando la robustez frente a cambios de diseño.

Flujo básico en Python con enfoque AI, explicado paso a paso para entenderlo sin entrar en código literal: 1 Obtener HTML de la página objetivo con una petición HTTP o con un navegador sin interfaz si la página necesita ejecutar JavaScript. 2 Limpiar el HTML eliminando scripts y estilos y extraer el texto relevante para reducir tamaño y ruido. 3 Preparar un prompt en lenguaje natural que indique exactamente qué campos se desean y el formato de salida, por ejemplo JSON con nombre, categoría y precio. 4 Enviar el prompt y el fragmento de texto al servicio de Perplexity usando su API y solicitar una respuesta con esquema JSON. 5 Validar y parsear la respuesta, manejar errores o salidas inconsistentes y exportar a CSV o a la base de datos. Este enfoque reduce esfuerzo en mantenimiento de selectores y facilita adaptarse a variaciones en la web.

Diseño de prompts y esquema: para obtener resultados predecibles conviene usar instrucciones claras y un esquema JSON que el modelo deba respetar. Por ejemplo pedir retornos estrictos en JSON, indicar campos obligatorios y qué rellenar cuando un valor no exista. Limitar el alcance del texto enviado y dar ejemplos de formato ayudan a reducir ambigüedades y a controlar costos de tokens.

Modelos y costes: Perplexity ofrece modelos orientados a comprensión y extracción de contenido como sonar y sonar-pro. sonar-pro tiende a ofrecer mejor razonamiento y menos alucinaciones, aunque a mayor coste por token. Para reducir gasto conviene acotar el input, usar el modelo más ligero si la precisión puede ser menor y limitar max tokens en las respuestas.

Cómo manejar la respuesta: siempre validar el JSON recibido, implementar lógica de fallback cuando el modelo devuelva formatos inesperados y registrar tanto la respuesta cruda como la versión parseada para auditoría y depuración. En producción es recomendable validar que los campos obligatorios estén completos y tener reglas de limpieza adicionales antes de insertar en sistemas analíticos.

Cuándo combinar Perplexity con herramientas de scraping a escala: Perplexity es excelente para interpretar páginas accesibles y convertir texto en datos estructurados. Sin embargo no está diseñado para resolver CAPTCHAs ni para ejecutar crawling masivo con alta resistencia frente a mecanismos anti bot. Para proyectos a gran escala o con sitios protegidos es mejor delegar la recolección en una solución especializada como Oxylabs Web Scraper API que maneja JavaScript, rotación de IPs y desafíos anti bot, y luego pasar el HTML resultante a Perplexity para su interpretación. Esa combinación ofrece recolección robusta más inteligencia en la extracción.

Buenas prácticas: escribir prompts precisos y acotados, gestionar versiones del prompt, registrar y auditar respuestas, incluir validaciones automáticas, medir consumo de tokens y coste, y evitar confiar solo en la IA para decisiones críticas sin verificación humana. Además considerar limitaciones legales y políticas de uso del sitio objetivo antes de extraer datos.

Casos de uso reales: ecommerce y catálogos, agregación de reseñas, extracción de FAQs, generación de resúmenes de páginas legales o técnicas, normalización de precios y categorización de productos. En la comunidad se comparten casos donde la IA agiliza la limpieza de HTML y la estructuración de datos, reduciendo tiempo de desarrollo cuando la página no cambia radicalmente.

Soy Ramesh, tengo 20 años y empecé a programar a los 17. Después de ocho meses de trabajo solitario construí VebGen, una plataforma de codificación AI que podría valer un millón de dólares y que costó casi nada. La idea nació por frustración: pagan suscripciones elevadas solo para que las herramientas AI vuelvan a leer todo el código cada vez que preguntas. Eso no es ayuda para programar, es una trampa de pagos recurrentes.

El problema con la mayoría de asistentes de código es simple: cada consulta envía todo el código a modelos costosos solo para que lo lean, no para que escriban. VebGen adopta un enfoque distinto y mucho más eficiente. En lugar de quemar tokens en lectura continua, VebGen analiza el código localmente usando Abstract Syntax Trees AST para entender la estructura en 0.2 segundos y lo recuerda para siempre. Así la AI se utiliza solo para escribir código, no para volver a leerlo una y otra vez.

Ventajas clave de este enfoque: menor coste por token, comprensión profunda de relaciones entre módulos, detección de fallos y una arquitectura de agentes que se corrigen entre ellos. VebGen usa dos agentes cooperativos donde uno planifica y otro construye, lo que permite autocorregir alrededor del 70 por ciento de los errores automáticamente. Además integra validación WCAG 2.1 para accesibilidad, comprobaciones de contraste de color y verificación de texto alternativo, y funciona en un sandbox seguro de alta fiabilidad para evitar daños en el sistema.

Mi recorrido técnico fue duro pero revelador. Los primeros meses subestimé la complejidad; parsear modelos de Django y cubrir todos los casos límite fue más difícil de lo esperado. Reescribí agentes, añadí 356 pruebas unitarias y aprendí que los agentes duales superan a los monolíticos. Al final lancé la versión v0.3.0 sin gastar en infraestructura, aprovechando APIs en capa gratuita y centrándome en eficiencia con AST.

Resultados tras ocho meses: 900 KB de código de producción, 356 pruebas con 99.7 por ciento de éxito, salida compatible con WCAG 2.1 y código abierto con licencia MIT. Esto demuestra que no necesitas una gran inversión para construir herramientas potentes si diseñas correctamente la arquitectura y priorizas performance y seguridad.

Por qué importa esto para empresas y proyectos profesionales: no deberías pagar una suscripción solo para que la AI entienda tu propio código; tampoco deberías comprobar accesibilidad manualmente en 2025 ni arriesgar horas de trabajo por fallos no controlados. Herramientas como VebGen prueban que es posible ofrecer soluciones profesionales con cero financiación y APIs gratuitas si aplicas buenas prácticas de ingeniería.

En Q2BSTUDIO aplicamos esa misma filosofía de eficiencia, seguridad y adaptación a medida. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Desarrollamos soluciones empresariales personalizadas, desde aplicaciones móviles y web hasta plataformas integradas de automatización de procesos y servicios de inteligencia de negocio.

Desde la oferta de trabajo hasta el malware: desarrolladores, ¡ten cuidado!

Un desarrollador llamado John recibió una oferta atractiva para un puesto de Frontend Developer. Tras una entrevista, el reclutador le proporcionó un repositorio de GitHub y le pidió clonar el proyecto, ejecutarlo localmente y conectar su billetera Metamask. Algo le pareció extraño, así que pidió más tiempo para revisar el código antes de ejecutarlo. Esa decisión evitó lo que podría haber sido una intrusión grave.

Al inspeccionar el archivo package.json John encontró scripts que ejecutaban un servidor local antes de arrancar la aplicación. Al abrir server.js vio un bloque de código que contenía una cadena codificada en Base64 que se decodificaba con atob, luego se importaba dinámicamente node-fetch para obtener contenido desde una URL externa y finalmente se ejecutaba ese contenido con eval. En otras palabras el archivo descargaba y ejecutaba código remoto dentro del proceso Node.js lo que comporta un riesgo de backdoor, exfiltración de datos y ejecución de comandos arbitrarios en el equipo.

La cadena Base64 revelaba la URL https://authlogin-nine.vercel.app/api y al visitar ese endpoint desde un navegador solo se muestra texto estático. Sin embargo ejecutar npm run start o comandos similares en un entorno Node.js habría permitido que ese código remoto se ejecutara con los privilegios del desarrollador. Herramientas de análisis como ChatGPT identificaron ese comportamiento como malware ofuscado que carga módulos de sistema como os fs child_process recopila información del sistema lee y escribe archivos ejecuta comandos y contacta servidores remotos actuando como descargador y herramienta de persistencia y control remoto.

John también investigó al reclutador y a la empresa y a simple vista todo parecía legítimo con presencia en eventos y perfiles profesionales. Este caso demuestra lo convincente que pueden ser las ofertas y por qué es imprescindible no ejecutar código sin revisarlo primero.

Consejos para desarrolladores para evitar este tipo de estafas y riesgos de seguridad:

• Nunca ejecutar proyectos locales sin antes revisar el código fuente especialmente scripts de arranque y archivos server.js o similares

• Desconfiar de solicitudes para conectar billeteras de criptomonedas o compartir claves privadas durante un proceso de selección

• Evitar presión para completar pruebas técnicas sin tiempo para auditoría de código

• Verificar la identidad del reclutador y la empresa en LinkedIn sitio web oficial y otras fuentes confiables

• Implementar entornos aislados como contenedores o máquinas virtuales al probar código desconocido

Windows ML es la plataforma de Microsoft diseñada para ejecutar modelos de aprendizaje automático de forma local en equipos con Windows. Permite a desarrolladores y empresas integrar inteligencia artificial directamente en aplicaciones de escritorio y servicios locales, aprovechando la CPU, GPU y aceleradores de hardware sin depender exclusivamente de la nube.

¿Por qué es importante ejecutar IA localmente con Windows ML? La ejecución local aporta ventajas clave: menor latencia en las inferencias, mayor privacidad al no enviar datos sensibles a servidores remotos, disponibilidad incluso sin conexión a Internet y reducción de costes por uso de servicios cloud. Estas características hacen que Windows ML sea ideal para escenarios industriales, soluciones empresariales y aplicaciones a medida que requieren respuestas en tiempo real.

Cómo funciona Windows ML. Windows ML toma modelos ya entrenados en formatos compatibles como ONNX y los optimiza para ejecutarlos en el dispositivo Windows usando APIs nativas. La plataforma gestiona la selección del mejor motor de inferencia según el hardware disponible, permitiendo aprovechar aceleradores dedicados cuando existan. Para desarrolladores esto se traduce en integración sencilla con aplicaciones en .NET, C++ o UWP y en la posibilidad de ofrecer agentes IA locales eficientes.

Ventajas técnicas principales:

• Rendimiento optimizado gracias a la ejecución directa sobre hardware del equipo. • Privacidad y seguridad al mantener datos sensibles en el dispositivo. • Compatibilidad con ONNX y facilidad para migrar modelos entrenados en plataformas populares. • Flexibilidad para usar CPU, GPU o aceleradores neurales según el equipo.

Casos de uso prácticos en empresas. Windows ML es útil en soluciones de visión por computadora para control de calidad en fábricas, reconocimiento de voz en aplicaciones de escritorio, asistentes inteligentes en entornos sanitarios y financieros, y agentes IA embebidos que interactúan con usuarios sin necesidad de conexión constante. Para empresas que buscan automatización y eficiencias, integrar IA local con Windows ML puede acelerar procesos y mejorar la experiencia de usuario.

Integración con soluciones empresariales y servicios cloud. Aunque Windows ML se centra en inferencia local, es frecuente combinarlo con servicios cloud para entrenamiento de modelos, orquestación y análisis a gran escala. Nuestra experiencia en servicios cloud aws y azure permite diseñar arquitecturas híbridas donde el entrenamiento se realiza en la nube y la inferencia sensible o de baja latencia se ejecuta en dispositivos Windows con Windows ML.

Por qué elegir a Q2BSTUDIO para proyectos con Windows ML. En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en crear aplicaciones a medida y software a medida que integran inteligencia artificial y garantías de ciberseguridad. Contamos con equipos expertos en inteligencia artificial, agentes IA, automatización de procesos y servicios inteligencia de negocio. Podemos ayudar a convertir prototipos de modelos en soluciones productivas, optimizadas para Windows ML y listas para desplegar en entornos empresariales.

Servicios que ofrecemos relacionados con Windows ML:

• Desarrollo de aplicaciones a medida que integran modelos ONNX y ejecutan inferencias locales. • Consultoría en arquitectura híbrida que combina ejecución local con entrenamiento y orquestación en la nube. • Implementación de medidas de ciberseguridad para proteger modelos y datos en dispositivos. • Integración con herramientas de inteligencia de negocio y Power BI para explotar resultados y métricas.

Resumen ejecutivo: Esta investigación propone una estrategia innovadora para mejorar el rendimiento de las baterías de iones de sodio de estado sólido mediante la ingeniería de gradientes de electrolitos inspirados en sistemas biológicos. Al replicar variaciones espaciales de composición electrolítica, se logra una conductividad iónica superior y una mayor estabilidad interfase frente a electrolitos homogéneos, abriendo la puerta a aplicaciones en almacenamiento a escala de red y movilidad eléctrica.

Introducción: Las baterías sólidas de iones de sodio representan una alternativa prometedora por la abundancia y bajo costo del sodio. No obstante, su adopción se ve limitada por la conductividad iónica relativamente baja y el contacto interfacial deficiente entre electrodos y electrolito. La biomimética sugiere una solución potente: muchos sistemas biológicos emplean gradientes iónicos para optimizar el transporte de iones. Inspirados en esa idea, proponemos diseñar electrolitos con gradientes composicionales que incrementen la concentración iónica en zonas críticas y reduzcan la resistencia a la interfaz.

Fundamentos teóricos: La conductividad iónica s viene dada por s = c e µ donde c es la concentración de iones, e la carga elemental y µ la movilidad. La movilidad sigue una dependencia de Arrhenius µ = µ0 exp(-Ea / kT). Al crear un gradiente controlado de composición en un conductor superiónico tipo NASICON Na3Zr2Si2PO12 se puede aumentar localmente c y, de forma complementaria, favorecer migración iónica y reducir la energía de activación Ea mediante optimización microestructural y minimización de bordes de grano.

Metodología de fabricación bioinspirada: La estrategia experimental combina una deposición capa a capa controlada con consolidación por sinterización por plasma de chispa SPS. Primero se sintetiza polvo de Na3Zr2Si2PO12 con distribución granulométrica homogénea. A continuación se realiza una deposición gradiente usando técnicas de PVD y control robotizado para obtener variaciones lineales de composición desde la interfase con el cátodo hacia la interfase con el ánodo. Finalmente se consolida el conjunto mediante SPS bajo parámetros optimizados para promover difusión sólida y eliminar porosidad, preservando el gradiente composicional.

Caracterización y análisis: La estructura cristalina se valida por difracción de rayos X y la morfología por microscopía electrónica de barrido. La conductividad iónica y las resistencias interfaciales se obtienen mediante espectroscopía de impedancia electroquímica EIS y mediciones directas de migración iónica de Na. Las pruebas electroquímicas incluyen voltametría cíclica y ensayos galvanostáticos carga-descarga en celdas semicompletas con cátodo tipo NMC diseñado para sodio y ánodo de sodio metálico. Los datos experimentales se ajustan a modelos de circuito equivalente y se aplican análisis estadísticos para comparar gradientes frente a electrolitos homogéneos.

Resultados esperados y métricas de rendimiento: Se espera un aumento significativo de la conductividad iónica, reducción de la resistencia interfacial y mejora de vida en ciclos. Objetivos concretos: al menos 20 por ciento de incremento en conductividad iónica respecto a Na3Zr2Si2PO12 homogéneo, reducción de la resistencia interfacial en el orden del 30 por ciento y una extensión de vida útil de varios cientos de ciclos en condiciones de prueba estándar. Además se anticipa mejor tasa de carga-descarga y mayor densidad de potencia.

Escalabilidad y hoja de ruta comercial: A corto plazo se optimiza la técnica de deposición y se demuestran células tipo pouch. A medio plazo se escala la síntesis de polvo y procesos SPS e incorpora control de calidad para replicabilidad de gradientes. A largo plazo la tecnología se integra en líneas de fabricación industrial aprovechando economías de escala y buscando acuerdos de licencia con fabricantes de baterías.

Impacto aplicado y sinergias con soluciones digitales: La investigación no solo aporta mejoras materiales sino que se beneficia de herramientas de software y servicios digitales para diseño, control y escala. Nuestra empresa Q2BSTUDIO ofrece soluciones integrales que complementan este tipo de desarrollos en ingeniería avanzada. Como especialistas en software a medida y aplicaciones a medida, desarrollamos plataformas de control de procesos, adquisición de datos y análisis que facilitan la replicabilidad de estructuras gradientes, trazabilidad de parámetros y monitorización remota.

Servicios que aporta Q2BSTUDIO: Integración de algoritmos de inteligencia artificial para optimización de parámetros de sinterización y predicción de propiedades, desarrollo de paneles de control con Power BI para visualizar métricas clave de producción y ensayos, y despliegue en servicios cloud para procesamiento intensivo. Para proyectos que requieren soluciones IA para empresas ofrecemos consultoría y desarrollo de agentes IA que automatizan el ajuste de procesos y permiten aprendizaje continuo a partir de datos experimentales. Con equipos expertos en ciberseguridad y pentesting garantizamos que la infraestructura de datos y control cumpla normativas y mantenga confidencialidad e integridad.

Este artículo presenta un enfoque novedoso para mejorar el rendimiento de las baterías de iones de sodio de estado sólido mediante la ingeniería de gradientes de electrolitos inspirados en sistemas biológicos. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, apoyamos iniciativas tecnológicas que integran investigación avanzada con soluciones digitales escalables para la industria energética y la I+D.

Introducción: Las baterías de iones de sodio en estado sólido ofrecen una alternativa prometedora frente a las baterías de litio por la abundancia y bajo coste del sodio. No obstante, su adopción se ve limitada por una conductividad iónica relativamente baja y malas condiciones de contacto interfacial entre electrodos y electrolito. Inspirándonos en gradientes iónicos presentes en sistemas biológicos, proponemos fabricar electrolitos sólidos con composición espacialmente variable para mejorar la conductividad iónica y la estabilidad interfacial.

Fundamentos teóricos: La conductividad iónica s depende directamente de la concentración de iones c, la carga elemental e y la movilidad mu según s = c * e * mu. La movilidad mu sigue la ley de Arrhenius mu = mu0 * exp(-Ea / kT), donde Ea es la energía de activación y kT la energía térmica. Al diseñar un gradiente de composición se controla c localmente, incrementando s donde más se necesita y reduciendo la resistencia en las interfaces electrodo/electrolito. En este estudio se propone un gradiente en un conductor superiónico tipo NASICON Na3Zr2Si2PO12 para minimizar la resistencia de los bordes de grano y maximizar el contacto interfacial.

Metodología de fabricación bioinspirada: La elaboración combina técnicas de deposición controlada con sinterización por pulso eléctrico. Primero se sintetiza polvo de Na3Zr2Si2PO12 mediante reacción en estado sólido y se controla la distribución de tamaños de partícula. A continuación se implementa una deposición capa a capa con brazo robotizado y sputtering magnetrón para crear una variación lineal de concentración desde 100 por ciento en la interfaz con el cátodo hasta 80 por ciento en la interfaz con el ánodo en un espesor de aproximadamente 100 micras. La consolidación se realiza por spark plasma sintering a 700 C, 50 MPa y velocidad de calentamiento controlada, optimizando difusión sólida y reducción de bordes de grano. Finalmente se caracterizan las muestras mediante XRD, SEM, EIS y mediciones de movilidad iónica de sodio.

Diseño experimental y análisis de datos: Se montan celdas semicompletas con sodio metálico como contraelectrodo y un cátodo tipo NMC adaptado para sodio. Las pruebas electroquímicas incluyen voltametría cíclica y ciclos de carga-descarga galvanostáticos para evaluar capacidad específica, eficiencia coulómbica y vida útil. La espectroscopía de impedancia electroquímica permite extraer conductividad iónica y resistencia interfacial mediante ajustes a modelos de circuito equivalente. Se aplica ANOVA para comparar estadísticamente celdas con electrolito gradiente frente a electrolitos homogéneos consolidados.

Resultados esperados y métricas de rendimiento: Se espera un aumento de al menos 20 por ciento en conductividad iónica respecto a electrolitos Na3Zr2Si2PO12 homogéneos, una reducción de la resistencia interfacial del orden de 30 por ciento, y una extensión de la vida útil en al menos 500 ciclos medidos a densidad de corriente de 0.1 mA/cm2. También se prevé una mejora en la capacidad de carga-descarga rápida y en la densidad energética efectiva de la celda.

Escalabilidad y hoja de ruta comercial: A corto plazo (1-2 años) se optimizará la técnica de deposición para dimensiones mayores y se demostrará la viabilidad en celdas pouch. A medio plazo (3-5 años) se escalará la síntesis de polvo y la consolidación SPS, integrando controles de calidad automatizados. A largo plazo (5-10 años) se busca integrar el proceso en líneas industriales de fabricación de baterías, reduciendo costes mediante economías de escala y ofreciendo licencias tecnológicas.

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