Ideas, casos de uso y guías sobre IA, programación avanzada y software a medida para optimizar tu negocio.

La ingeniería detrás de la escala creativa es un reto conocido por cualquier equipo que trabaje en desarrollo de videojuegos y aplicaciones gráficas. Los sprites de personajes implican una inversión enorme de tiempo y talento artístico, y la creación manual de una animación de caminar puede requerir decenas de fotogramas dibujados con coherencia absoluta. Nuestra propuesta técnica automatiza la parte más dolorosa del proceso mediante una tubería de IA generativa que, a partir de una sola imagen de personaje, genera programáticamente una hoja de sprites de 16 fotogramas lista para usar.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, diseñamos soluciones que integran esta capacidad como parte de flujos de trabajo productivos para estudios de juego y empresas que requieren automatización creativa. Como especialistas en software a medida y servicios cloud aws y azure ofrecemos arquitecturas seguras y escalables que conectan modelos multimodales con pipelines de producción.

Arquitectura general del sistema

Para garantizar robustez y escalabilidad, la arquitectura se desacopla en cuatro componentes principales: cliente frontend para subir la imagen de origen y mostrar la cuadrícula final; servicio API backend que orquesta todo el flujo, gestiona almacenamiento y llamadas concurrentes al modelo; almacenamiento en la nube para alojar imágenes de entrada y salida; y el servicio del modelo de IA multimodal que realiza la generación de imágenes. Este diseño permite escalar y mantener cada componente de forma independiente y segura.

Técnicamente el flujo de datos es sencillo de conceptualizar: el cliente sube la imagen al backend, el backend guarda la imagen en el almacenamiento en la nube y dispara múltiples llamadas paralelas al servicio de IA usando la referencia del objeto en la nube. Las respuestas con los fotogramas generados se guardan de nuevo en el almacenamiento y se exponen al cliente mediante URLs seguras o mediante una composición final en el servidor para obtener una hoja de sprites completa en una sola imagen.

Stack tecnológico recomendado

Para implementar esta solución proponemos un stack moderno: frontend con frameworks react o next.js para una experiencia de usuario fluida; gestión del estado de generación con librerías como TanStack Query; cargas de archivos con componentes accesibles; backend en node.js con typescript para seguridad de tipos y despliegue en plataformas serverless o contenedores en Cloud Run o servicios equivalentes en AWS o Azure; almacenamiento en Google Cloud Storage o S3; y procesamiento de imágenes en backend con librerías como Sharp para componer la cuadrícula 4 por 4 que constituye la hoja de sprites.

En Q2BSTUDIO combinamos estas tecnologías con mejores prácticas de ciberseguridad y pruebas de pentesting para proteger los assets y los endpoints, garantizando integridad y confidencialidad en las etapas de transferencia y almacenamiento.

Orquestación y generación paralela

El núcleo del pipeline orquesta múltiples peticiones al modelo generativo, una por fotograma objetivo, ejecutadas de forma paralela para minimizar la latencia y reducir costes operativos. Cada petición contiene una indicación detallada del fotograma a generar y una referencia al archivo original en el almacenamiento. Al recibir las imágenes codificadas en base64 se decodifican, se suben al bucket y se exponen para su previsualización o composición final.

Consideraciones de prompts y control creativo

La calidad y coherencia del sprite dependen en gran medida de la precisión de los prompts, el ajuste fino del modelo y, cuando procede, la incorporación de instrucciones de edición sobre la orientación, la perspectiva, la paleta de colores y la consistencia anatómica entre fotogramas. Nuestro enfoque híbrido combina algoritmos de IA con controles paramétricos que permiten a artistas recuperar una versión editable y retocar detalles con herramientas familiares.

Integración empresarial y casos de uso

Esta arquitectura no solo sirve a la industria del entretenimiento. Empresas que buscan acelerar la creación de activos digitales, optimizar procesos creativos o prototipar interfaces gráficas pueden beneficiarse de una implementación llave en mano. Ofrecemos servicios de inteligencia de negocio y consultoría para medir impacto, optimizar costes y alinear la solución con métricas de negocio.

Servicios complementarios de Q2BSTUDIO

Mind Weaver es una aplicación creada para atrapar esos pensamientos incompletos, sueños fugaces y relatos a medio formar que vibran en el borde de la mente y tejerlos en una realidad multimodal rica y emotiva. Imagina escribir un fragmento como una biblioteca cuyos libros susurran secretos o una ciudad alimentada por recuerdos olvidados y obtener al instante un cuento breve evocador y un poema visualmente atractivo listos para compartir.

El funcionamiento es simple e inmediato. El usuario escribe una idea, un pensamiento o el fragmento de un sueño y el sistema, gracias a llamadas paralelas a modelos de generación, produce en segundos un relato corto y un poema estilizado. El texto aparece de forma progresiva para dar sensación de fluidez y velocidad, mientras el poema se muestra sobre una tarjeta diseñada con fuentes elegantes y fondos en degradado que se pueden personalizar, descargar y compartir.

Técnicamente Mind Weaver se apoyó en Google AI Studio empleando el modelo Gemini 2.5 Flash por su rapidez y potencial creativo. La integración se realiza mediante el SDK @google/genai con dos llamadas principales: una para la generación del cuento y otra para la generación del poema, ajustando dinámicamente los prompts para producir resultados en el idioma elegido por el usuario. Para una experiencia interactiva se utilizó la técnica de streaming de tokens mediante generateContentStream de manera que los textos van apareciendo a medida que se generan.

La magia multimodal viene de combinar texto, imagen y audio. La conversión de poema a imagen se realiza programáticamente en el frontend mediante HTML y Canvas: el poema se pinta en un contenedor styled con un fondo de degradado aleatorio y la fuente seleccionada por el usuario y luego la popular librería html2canvas captura ese elemento y lo convierte en una imagen PNG lista para descargar. Para la narración se integró la API Web Speech nativa del navegador, que permite listar voces disponibles y leer en voz alta el relato seleccionado, añadiendo una dimensión sonora al contenido generado.

Mind Weaver además es multilingüe y personalizable. Los usuarios pueden generar historias y poemas en varios idiomas como español, inglés, francés, alemán, japonés e hindi. La función de texto a voz aprovecha las voces del sistema para ofrecer acentos y entonaciones diversas. El resultado es una experiencia multisensorial que combina creatividad automática y opciones de personalización visual y auditiva.

Gestionar recursos en Azure puede volverse complejo rápidamente, sobre todo cuando se trata de control de costes, gobernanza y organización. Las etiquetas son clave para categorizar recursos, pero aplicarlas manualmente es tedioso y propenso a errores. En este artículo explico cómo usar Azure Policy para añadir automáticamente una etiqueta y su valor a recursos nuevos, detallo un error común que me sucedió y muestro cómo aplicar etiquetas a recursos ya existentes.

El objetivo: aplicar automáticamente la etiqueta Cost Center con valor 000 para cada recurso nuevo dentro de un Resource Group concreto. Esto facilita el seguimiento de gastos y la asignación de responsabilidad.

Error común: usar una política con efecto Deny. Al principio asigné una política pensando que añadiría la etiqueta, pero al desplegar nuevos recursos apareció el error Validation failed Required information is missing or not valid. La razón: una política con efecto Deny solo valida condiciones y bloquea la creación o actualización si la condición no se cumple. No modifica recursos, solo impide la acción. Si lo que buscas es que la etiqueta se añada automáticamente, Deny no sirve porque bloquea en lugar de remediar.

La solución: usar el efecto Modify. Para añadir o actualizar etiquetas automáticamente necesitas una definición de política con el efecto Modify, que interviene durante la creación o actualización de recursos para aplicar cambios y así garantizar el cumplimiento.

Pasos para autoaplicar una etiqueta con Azure Policy usando Modify

1 Navega al servicio Policy en el portal de Azure. 2 Elimina asignaciones conflictivas de políticas Deny relacionadas con la etiqueta que quieres heredar. Ve a Assignments busca la asignación antigua y elimina la assignment. 3 Asigna la política incorporada Inherit a tag from the resource group if it is missing. En Assign policy selecciona el alcance Management Group Subscription o Resource Group según donde se creen los recursos. 4 En Policy definition busca y selecciona Inherit a tag from the resource group if it is missing. 5 En Parameters establece Tag Name como Cost Center. En Tag value puedes dejarlo vacío para que herede el valor del Resource Group o indicar 000 si el RG no lo tiene. 6 Asegúrate de que el Resource Group elegido tenga la etiqueta Cost Center con valor 000 porque la política heredará ese valor desde el padre. 7 Revisa y crea la asignación.

Con esta configuración, al crear un recurso nuevo dentro del alcance asignado, si no tiene la etiqueta Cost Center, Azure Policy la añadirá automáticamente con el valor heredado del Resource Group.

Remediación para recursos existentes. El efecto Modify actúa principalmente en recursos nuevos o actualizados. Para tratar recursos ya existentes y no conformes debes crear una Remediation Task. Tras asignar la política ve a Policy Remediation haz clic en New remediation task selecciona la política recién asignada y el scope Resource Group que quieres corregir. Azure identificará los recursos no conformes y al ejecutar Remediate la tarea recorrerá esos recursos aplicando la etiqueta heredada para llevarlos a cumplimiento.

Resumen práctico. Usa el efecto Modify para añadir o actualizar etiquetas automáticamente. Evita políticas Deny si tu objetivo es autoetiquetado porque bloquearán despliegues. Asegúrate de que el recurso padre, como el Resource Group, tenga la etiqueta si usas la opción de heredar valor. Y utiliza tareas de remediación para corregir recursos existentes.

La actual revolución en recuperación de información entusiasma a quienes llevamos años en el espacio de búsqueda. La llegada de grandes modelos de lenguaje y modelos de embeddings al flujo principal de la ingeniería de datos ha traído herramientas nuevas y ha colocado bajo una nueva luz técnicas existentes como la comprensión y expansión de la intención de consulta. En lugar de presentar una técnica novedosa o definir de forma rígida lo que debería ser la búsqueda semántica, este artículo ofrece un modo fácil y sin fricción para que desarrolladores con poco tiempo implementen una búsqueda semántica potente y práctica.

Uno de los retos clave al diseñar una solución de búsqueda semántica es decidir qué parte de los datos se debe convertir en embeddings. Un enfoque inicial sencillo es embeder solo el resumen o trama de un documento, pero con consultas que mezclan metadatos como año, reparto o título, esa solución suele quedarse corta. Alternativas más complejas incluyen extraer filtros con un modelo de lenguaje, usar taxonomías para identificar términos clave o crear embeddings por campo y combinarlos en la búsqueda. Todas son válidas, pero aumentan coste y complejidad.

La opción de modo fácil consiste en enriquecer el contexto que se embedea sin ensuciar el esquema de la base de datos y sin orquestar servicios externos. Gracias al soporte de vistas y la capacidad de auto-embedding en soluciones modernas de vector search podemos construir en tres pasos una búsqueda semántica práctica y mantenible: primero generar una vista que concatene metadatos relevantes con etiquetas que orienten el embedding, por ejemplo prefijos como Movie Title, Cast, Year para que el modelo asocie frases del usuario con campos concretos; segundo definir en el índice vectorial que la ruta a indexar es el campo generado por la vista y especificar el modelo de embeddings; y tercero dejar que el sistema haga el auto-embedding tanto de los documentos como de las consultas en tiempo de búsqueda, evitando llamadas manuales a APIs externas.

Las ventajas son claras: no se modifica la colección original con campos artificiosos, las actualizaciones de datos se reflejan automáticamente en el índice, y se reduce la complejidad operativa al eliminar etapas externas de generación de vectores. Comparado con estrategias de múltiples embeddings por campo o soluciones híbridas complejas, este enfoque minimiza coste en indexación y simplifica la lógica de consulta sin sacrificar relevancia en muchos casos de uso.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en llevar soluciones así a producción. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos integración de búsqueda semántica dentro de aplicaciones empresariales, acompañada de servicios de inteligencia artificial, ciberseguridad y despliegues en la nube. Si tu proyecto necesita una implementación de búsqueda semántica dentro de una plataforma personalizada podemos diseñar la arquitectura, implementar la vista e índice vectorial y conectar todo con tus sistemas existentes, ya sea en entornos on prem o en servicios cloud como AWS y Azure.

Convertir una foto en una figura en PVC a escala 1/7 con embalaje al estilo Bandai es un proyecto que une arte, ingeniería y tecnología. A partir de una imagen se realiza un flujo de trabajo que va desde la captura y el procesamiento hasta el modelado 3D, la preparación para producción y el diseño del packaging para lograr una presentación profesional y coleccionable.

El primer paso consiste en la selección y limpieza de la foto: corregir iluminación, perspectiva y detalles para que el retrato sea fiel. A continuación se crea una base en 3D mediante escultura digital, trabajando proporciones y expresión facial para respetar la escala 1/7. En esta fase se emplean técnicas de retopología y optimización de malla para que el modelo sea apto para producción en PVC.

En el último episodio de las Accessibility Championships vimos estrategias básicas e intermedias para conformar un equipo sólido de pruebas de accesibilidad. Si ya tienes herramientas automáticas y manuales como tu equipo inicial, es hora de subir al siguiente nivel en la región de desarrolladores y salir a capturar a los equivalentes de Mew y Mewtwo.

Mew igual a Árbol DOM El Document Object Model o DOM es la API que representa la estructura de un documento HTML o XML como un árbol de nodos. El DOM contiene objetos que representan elementos, atributos y nodos de texto. Así como el ADN de Mew fue la base para crear a Mewtwo, el DOM es la base a partir de la cual el navegador genera el árbol de accesibilidad. Ese árbol es lo que leen los lectores de pantalla y otras tecnologías asistivas para navegar una página. Por eso usar una estructura de encabezados h1 h2 h3 en orden no es un capricho: saltarse niveles equivale a podar ramas del DOM y dificulta que la tecnología asistiva trepe por la información.

Mewtwo igual a Árbol de Accesibilidad El árbol de accesibilidad se deriva del DOM y es lo que exponen las APIs de accesibilidad de cada plataforma. Un árbol de accesibilidad completo y coherente debe ofrecer al menos cuatro tipos de información sobre cada objeto: nombre que identifique claramente el elemento, descripción adicional cuando haga falta, rol que indica si es un botón, menú o lista, y estado que muestra si está activado, seleccionado o deshabilitado. Un árbol débil o incompleto es como un Mewtwo a medias: no permitirá que usuarios que dependen de asistencias obtengan la información necesaria.

En Q2BSTUDIO ayudamos a empresas a escalar sus cargas de trabajo de inteligencia artificial y machine learning usando arquitecturas comprobadas como AI on EKS y automatizando su despliegue con plantillas de Rafay para convertir soluciones complejas en capacidades de autoservicio.

AI on EKS es la propuesta de AWS para ejecutar cargas de IA/ML de forma escalable sobre Amazon EKS. Provee componentes preconfigurados y buenas prácticas para problemas habituales como aprovisionamiento de infraestructura, gestión de jobs de entrenamiento e inferencia, asignación eficiente de recursos y monitorización y logging. La versión original incluye código Terraform para definir la infraestructura como código, lo que garantiza consistencia y repetibilidad.

Partiendo de esa base, transformamos la pila Terraform de AI on EKS en Resource y Environment Templates de Rafay. Esta adaptación aporta mayor automatización, gobernanza y facilidad de uso para equipos múltiples, permitiendo que desarrolladores y científicos de datos consuman infraestructuras complejas sin necesidad de manejar Terraform directamente.

Visión técnica resumida del stack implementado mediante plantillas Rafay:

Networking La capa de red crea un VPC dedicado con subredes públicas y privadas distribuidas entre zonas de disponibilidad, tablas de ruteo y grupos de seguridad que permiten la comunicación interna del clúster y controlan el tráfico hacia externos.

EKS Cluster Se aprovisiona el clúster EKS con la versión de Kubernetes definida, configuración del plano de control y grupos de nodos gestionados. Habitualmente se usan al menos dos node groups: un core node group para addons críticos con taints que garantizan aislamiento y un general purpose node group para workloads generales y agentes de terceros. También se crean roles IAM para integración con CloudWatch y controladores CSI como EBS.

Addons Sobre el clúster se instalan addons esenciales y específicos para datos y AI: AWS Load Balancer Controller, EFS CSI Driver, Ingress NGINX, Kube-Prometheus-Stack para métricas y alertas, Karpenter para provisión dinámica de nodos, KubeRay para orquestar Ray, Kubecost para control de costes y recursos Karpenter dirigidos a familias de instancias CPU y GPU con taints para cargas que requieren aceleradores.

Almacenamiento y clases Se configura gp3 como storage class por defecto y se integran volúmenes gestionados según las necesidades de entrenamiento e inferencia.

Gestionar todo esto mediante Rafay simplifica y estandariza el despliegue: las Resource Templates definen los recursos Kubernetes reutilizables y las Environment Templates describen entornos completos que se pueden desplegar por equipos con parámetros configurables. El resultado es una plataforma que facilita el escalado multiclúster y multirregión, aplica políticas de gobernanza y ofrece autoservicio para desarrolladores.

Beneficios clave adquiridos al transformar AI on EKS en plantillas Rafay:

Simplificación del despliegue Los equipos seleccionan una plantilla de entorno y Rafay automatiza el aprovisionamiento infra y la instalación de componentes AI/ML.

Escalabilidad mejorada Gestión centralizada para escalar cargas de IA/ML entre clusters y regiones.

Gobernanza y cumplimiento Plantillas que aplican políticas de seguridad y conformidad de forma reproducible.

Aceleración del onboarding Nuevos equipos se incorporan rápidamente usando configuraciones estandarizadas, reduciendo la carga operativa.

El clima influye en casi todo lo que hacemos desde la ropa que elegimos y cuándo salimos hasta cómo cuidamos la casa y protegemos nuestra seguridad. Comprobar el tiempo constantemente puede ser cansado e impreciso. La función de automatización con IA de Glama resuelve este problema enviando actualizaciones meteorológicas en tiempo real y consejos prácticos directamente a tu servidor de Discord mediante un bot, para que sepas si llevar paraguas, regar las plantas o evitar tramos con tráfico por lluvia.

Paso a paso para configurar la automatización

Paso 1 Crear el bot de Discord: Accede al Developer Portal de Discord, crea un bot y dale permisos para enviar mensajes en el servidor. Invita el bot a tu servidor y configura los permisos necesarios para que publique mensajes.

Paso 2 Elegir y desplegar los MCP Servers: despliega el servidor notify_me_mcp y el servidor Weather MCP. En la plataforma MCP haz clic en Deploy Server y confirma la operación para que aparezcan en tu panel de MCP Servers.

Paso 3 Ir a la pestaña Automations en Glama: dentro de Glama abre la pestaña Automations, crea una nueva automatización y asigna un título. Se abrirá la página de la automatización donde deberás completar el System Prompt y el Trigger Message.

Paso 4 Configurar la automatización: define el System Prompt para que el asistente actúe como un experto meteorológico que siempre utiliza las herramientas MCP para obtener datos, analiza la información y genera un informe estructurado y accionable con secciones claras como resumen del tiempo, ropa y desplazamientos, actividades al aire libre, aviso sobre tender ropa y alertas y advertencias si la probabilidad de lluvia es alta o el viento es fuerte. A continuación usa la herramienta notify_me_mcp para enviar el informe completo como un solo mensaje en Discord. En el Trigger Message especifica la ubicación y el periodo, por ejemplo pide el pronóstico detallado para la ciudad elegida hoy. Programa la hora diaria en la que quieres recibir el mensaje, guarda y activa la automatización.

Ejemplo de secciones recomendadas en cada informe: Resumen meteorológico una frase con la idea principal del día; Ropa y transporte sugerencias según la temperatura y la probabilidad de lluvia, si la probabilidad de lluvia es mayor de 40 por ciento recomienda paraguas y priorizar coche o taxi frente a bicicleta; Actividades al aire libre indicación sobre si son recomendables; Aviso de lavandería sí o no para dejar ropa en el exterior; Alertas advertencias por lluvia intensa o vientos fuertes cuando la probabilidad de lluvia supere el 75 por ciento o la velocidad del viento sea elevada.

Casos de uso prácticos: planificación personal para elegir ropa y horarios, cuidado del hogar con recordatorios para regar plantas o recoger la ropa, avisos de viaje y tráfico para evitar rutas afectadas por tormentas, y alertas de seguridad para olas de calor o fenómenos severos. Además la automatización evita consultar el tiempo varias veces al día y mejora la productividad.

Cómo funciona por detrás: el bot consulta servicios meteorológicos confiables a través del Weather MCP Server para obtener pronósticos actualizados. Con el notify_me_mcp el sistema interpreta esos datos y genera recomendaciones personalizadas según tus ajustes. Todo se integra dentro de Discord y las reglas de automatización combinadas con la lógica de IA deciden qué mensajes enviar y cuándo, adaptándose a distintos escenarios.

Cuando escuchas la palabra robot qué imagen viene primero a la mente Para muchos es el brazo poderoso y repetitivo de una línea de ensamblaje que suelda o pinta sin descanso Esa visión, aunque cierta, solo muestra una pequeña parte del vasto y dinámico universo de la robótica moderna

Hoy los robots van mucho más allá de la fábrica fija y se integran en prácticamente todos los ámbitos de la vida humana de maneras sorprendentes y transformadoras Imagine máquinas que ayudan en cirugías delicadas exploran los océanos más profundos cosechan alimentos o entregan paquetes en la puerta de casa Esto ya no es ciencia ficción es el presente de la robótica moderna

Qué define a un robot moderno Los robots actuales combinan percepción inteligencia y destreza avanzada entre otras capacidades

Percepción avanzada dotada de sensores que funcionan como ojos visión sistemas oídos sensores de audio y tacto retroalimentación háptica para entender el entorno en detalle

Inteligencia artificial y aprendizaje automático que les permiten aprender tomar decisiones adaptarse a condiciones cambiantes e interactuar de forma más natural con las personas

Movilidad y manipulación mejoradas desde ruedas y orugas ágiles hasta brazos multiarticulados pinzas flexibles y plataformas bípedas o cuadrúpedas

Conectividad operando en redes complejas y comunicándose con otros robots humanos y sistemas centrales Esta combinación de percepción inteligencia y destreza permite ejecutar tareas con precisión rapidez y seguridad inéditas

Aplicaciones que trascienden la línea de producción Veamos dónde la robótica moderna está dejando huella fuera del entorno industrial

Salud robots que transforman la atención médica Asistentes quirúrgicos permiten intervenciones menos invasivas y recuperaciones más rápidas Exoesqueletos y dispositivos de rehabilitación devuelven movilidad y autonomía Robots de laboratorio automatizan el cruce masivo de compuestos acelerando el descubrimiento de fármacos y el diagnóstico Además robots móviles autónomos optimizan la logística hospitalaria liberando tiempo del personal para la atención directa al paciente

Exploración pioneros en entornos extremos Rovers y manipuladores exploran Marte y cuerpos celestes Drones y vehículos submarinos autónomos investigan las profundidades marinas y descubren especies y formaciones geológicas Robots especializados recogen datos en volcanes o sitios peligrosos sin poner en riesgo vidas humanas

Logística y entrega la columna vertebral del comercio moderno Robots tipo Kiva revolucionan almacenes moviendo estanterías y paquetes con eficiencia Los drones y vehículos autónomos exploran la entrega de última milla reduciendo tiempos y costes

Agricultura la agricultura de precisión Robots plantan y cosechan con exactitud detectan frutos en su punto óptimo y realizan tareas de deshierbe con láser o manipuladores reduciendo el uso de herbicidas y mejorando rendimientos

Servicios y hogares asistentes domésticos facilitan tareas cotidianas aspiradoras y cortacésped robóticos electrodomésticos inteligentes y robots de compañía que ofrecen apoyo emocional y asistencia a personas mayores También en la restauración algunos locales automatizan procesos desde cocina hasta servicio

Respuesta a desastres y seguridad robots que trabajan donde no pueden los humanos Robots de búsqueda y rescate inspeccionan escombros Drones y robots rastreadores revisan infraestructuras y centrales peligrosas y sistemas especializados desmantelan materiales peligrosos con seguridad

La colaboración humano robot quizá el aspecto más prometedor de la robótica contemporánea no es la sustitución sino la ampliación de capacidades Los cobots trabajan junto a personas en plantas productivas reduciendo esfuerzos y aumentando productividad En medicina prolongan la precisión del cirujano En campos agrícolas permiten gestionar grandes extensiones con mayor cuidado

Q2BSTUDIO y la robótica aplicada en la era digital En Q2BSTUDIO entendemos que la robótica moderna necesita soluciones de software a medida e inteligencia aplicada para desplegar todo su potencial Nuestra experiencia como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida nos permite diseñar sistemas robustos e integraciones que conectan sensores plataformas robóticas y servicios en la nube