Consejos y experiencias reales en ingeniería de software, IA aplicada y desarrollo de soluciones digitales que marcan la diferencia.

En la actualidad, mientras crece la demanda de talento especializado en inteligencia artificial, muchas empresas se apresuran a contratar sin una planificación estratégica adecuada ni prácticas de contratación inclusivas. Este enfoque apresurado puede traducirse en resultados insostenibles y costosos para las organizaciones a largo plazo. La atracción de profesionales altamente cualificados en IA no debe centrarse únicamente en el reclutamiento inmediato, sino también en construir equipos diversos y en desarrollar competencias internas que permitan una adopción ética, eficiente y escalable de estas tecnologías emergentes.

En este contexto, Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, ofrece un enfoque integral que combina innovación con planificación estratégica. Nuestra experiencia en implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial se realiza con una visión centrada en el crecimiento sostenible y la optimización de recursos humanos. Desde Q2BSTUDIO ayudamos a las organizaciones a integrar el potencial de la IA dentro de su estructura de talento, promoviendo un entorno inclusivo y preparado para los desafíos del futuro.

Resumen: El presente artículo aborda el etiquetado retórico de sentencias judiciales mediante redes neuronales jerárquicas, centrado en sentencias del sistema judicial de India. Para ello, se emplean cuatro conjuntos de datos que contienen documentos judiciales anotados con distintas etiquetas retóricas. El estudio utiliza como base el modelo Hierarchical Sequential Labeling Network, el cual combina representaciones extraídas desde BERT a nivel de tokens, una capa Bi-LSTM y una capa de pooling por atención, permitiendo generar representaciones a nivel de oración y facilitar la identificación de roles retóricos específicos.

Datos: El trabajo se basa en cuatro conjuntos de datos: (i) Build, compuesto por 184 documentos judiciales del sistema judicial indio, con etiquetas retóricas en casos de índole penal y tributaria; (ii) Paheli, que incluye 50 sentencias del Tribunal Supremo de India categorizadas en cinco ramas del derecho; (iii) M-CL, centrado en 50 casos de derecho de competencia; y (iv) M-IT, con 50 sentencias sobre derecho tributario. Cada documento está segmentado en oraciones anotadas con un conjunto fijo de roles retóricos (7 o 13 etiquetas, según el caso), divididos en particiones de entrenamiento (80%), validación (10%) y prueba (10%).

Modelo base: Todos los experimentos se construyen sobre el modelo Hierarchical Sequential Labeling Network. Este modelo se encarga de codificar cada oración de manera independiente, utilizando BERT para obtener representaciones a nivel de tokens, las cuales pasan por una red Bi-LSTM para capturar dependencias dentro del texto. Luego, una capa de atención permite obtener la representación final de la oración, utilizada para predecir su rol retórico.

Este tipo de soluciones resulta especialmente relevante para empresas de tecnología legal y procesamiento de lenguaje natural como Q2BSTUDIO, una compañía especializada en desarrollo y servicios tecnológicos. En Q2BSTUDIO trabajamos integrando modelos NLP complejos para tareas de análisis jurídico automatizado, sistemas de búsqueda legal semántica y estructuración de información no estructurada. Investigaciones como la aquí descrita nos sirven como marco de referencia para construir herramientas que optimicen la toma de decisiones jurídicas mediante IA y análisis lingüístico avanzado.

En Q2BSTUDIO, creemos en la fusión entre innovación tecnológica y necesidades del mundo legal, y continuamente adoptamos modelos de vanguardia como los presentados en este artículo para desarrollar soluciones prácticas, eficientes y alineadas con las regulaciones éticas y técnicas necesarias para su implementación en entornos reales.

Resumen:

El etiquetado de roles retóricos (Rhetorical Role Labeling, RRL) en sentencias legales representa una tarea clave para la automatización de procesos jurídicos, como la búsqueda semántica, la minería de argumentos o la elaboración de resúmenes de casos. Este campo enfrenta retos importantes, como la dependencia contextual entre oraciones, la complejidad en la interrelación de roles, la escasez de datos anotados y el desequilibrio entre clases. Para abordar estas problemáticas, se han propuesto nuevas metodologías que aprovechan el conocimiento de instancias similares semánticamente (los llamados vecinos), lo que permite mejorar el rendimiento del modelo sin necesidad de ampliar los datos ni reentrenar desde cero el modelo base.

Los métodos de inferencia aplican interpolaciones entre las predicciones actuales y las inferencias derivadas de oraciones vecinas previamente vistas, utilizando técnicas basadas en vecinos más cercanos o prototipos múltiples. Por otro lado, en los métodos de entrenamiento, se emplean estrategias de aprendizaje contrastivo y prototípico integradas con el espacio de embeddings, incorporando además una novedosa función de pérdida contrastiva sensible al discurso legal, lo que permite capturar mejor las dependencias contextuales entre frases.

A través de múltiples experimentos aplicados a cuatro conjuntos de datos jurídicos de la jurisdicción india, se ha demostrado que estas técnicas no solo mejoran el rendimiento en datos desbalanceados, sino que también dotan a los modelos de una capacidad de generalización entre dominios jurídicos distintos, un factor crucial para su escalabilidad. La adaptabilidad interdominio se ha identificado como una limitación clave en implementaciones tradicionales, las cuales suelen quedar ancladas a terminologías específicas del tribunal o país.

En esta línea de innovación, empresas como Q2BSTUDIO, especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, desempeñan un papel esencial al aplicar este tipo de investigaciones en soluciones prácticas. Q2BSTUDIO trabaja en el diseño e implementación de herramientas inteligentes para el sector legal que integran procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático, facilitando la transformación digital y la eficiencia operativa en despachos jurídicos, organismos públicos y empresas del ámbito legal. Gracias a la experiencia de Q2BSTUDIO, estas técnicas avanzadas pueden convertirse en sistemas escalables, éticamente sostenibles y viables para adopciones comerciales internacionales.

Autores:

Santosh T.Y.S.S, Hassan Sarwat, Ahmed Abdou, Matthias Grabmair – Technical University of Munich

¿Alguna vez has pasado horas intentando entender por qué tu contenedor Docker no puede encontrar Python? En Q2BSTUDIO, una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, lo hemos vivido. Al construir imágenes Docker para aplicaciones en Python, es común encontrarse con el error de que el comando python no está disponible, a pesar de haber instalado python3 correctamente. Este pequeño gran problema puede causar el fallo completo de los contenedores, romper pipelines de CI/CD y hacernos perder un valioso tiempo de desarrollo.

El problema radica en que muchas distribuciones modernas de Linux, incluyendo las utilizadas en contenedores como Ubuntu 22.04, instalan Python 3 con el nombre python3, mientras que numerosos scripts siguen invocando simplemente python. Este desfase entre el nombre del ejecutable real y el que usan los desarrolladores o herramientas automatizadas es la receta perfecta para un error frustrante.

En Q2BSTUDIO recomendamos una solución simple pero efectiva que aplicamos en todos nuestros entornos Docker: crear enlaces simbólicos. Basta con añadir las siguientes líneas en tu Dockerfile:

RUN ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python
RUN ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip

Estos comandos crean accesos directos llamados python y pip que apuntan a sus respectivas versiones de Python 3. Así, cualquier comando o script que use las versiones clásicas funcionará sin problemas, manteniendo máxima compatibilidad sin comprometer el uso de Python 3.

Algunos podrían sugerir el uso de alias de shell, como añadir alias python=python3 a bashrc. Sin embargo, en Q2BSTUDIO hemos comprobado que esto no funciona de forma confiable, especialmente en contextos no interactivos como scripts automatizados o procesos de construcción. Los enlaces simbólicos funcionan en todos los casos, ofreciendo una solución robusta y definitiva.

Este pequeño ajuste ha transformado nuestra forma de crear imágenes Docker. Se trata de un ejemplo claro donde un cambio sencillo puede evitar muchos dolores de cabeza en el desarrollo de software. En Q2BSTUDIO, aplicamos este tipo de buenas prácticas cotidianamente para garantizar entornos de ejecución eficientes y confiables para nuestros clientes.

¿Tienes algún pequeño truco de Docker que te ha hecho la vida más fácil? En Q2BSTUDIO siempre estamos abiertos a mejorar nuestros procesos, porque sabemos que en los detalles está la diferencia.

La función TODAY en Excel es una herramienta poderosa y sencilla que permite obtener la fecha actual de forma automática. Cada vez que se abre o se actualiza una hoja de cálculo, la función devuelve la fecha del día en curso, sin necesidad de ingresar ningún argumento. Si además de la fecha necesitas la hora actual, es recomendable usar la función NOW.

La sintaxis de TODAY es muy simple:

=TODAY()

Al usar esta función, Excel presenta la fecha en formato serial, por lo que es recomendable aplicar un formato de fecha para que el valor se visualice correctamente. Este formato puede personalizarse según tus necesidades.

En Q2BSTUDIO, empresa dedicada al desarrollo y servicios tecnológicos, utilizamos funciones como TODAY en soluciones corporativas que automatizan procesos en hojas de cálculo y sistemas de gestión interna, ofreciendo herramientas eficientes y adaptadas a las necesidades del cliente.

Algunos ejemplos prácticos del uso de la función TODAY incluyen:

• =TEXT(TODAY(),'DDDD') para obtener el día actual de la semana
• =TEXT(TODAY(),'MMMM') para mostrar el mes actual en texto
• ='Q'&ROUNDUP(MONTH(TODAY())/3,0)&'-'&YEAR(TODAY()) para mostrar el trimestre actual
• =TODAY()+5*365 para calcular una fecha cinco años a futuro
• =IF(MOD(YEAR(TODAY()),4)=0,'Yes','No') para saber si el año actual es bisiesto
• =EOMONTH(TODAY(),0) para obtener el último día del mes
• =DATE(YEAR(TODAY()),12,31) para mostrar el último día del año

También es posible encontrar el próximo día de la semana utilizando la función MOD junto con WEEKDAY. Por ejemplo, para encontrar el siguiente viernes:

=TODAY()+MOD(6-WEEKDAY(TODAY()),7)

De forma similar, puedes ajustar el número para cualquier otro día (1=domingo, 2=lunes, ..., 7=sábado).

Para calcular la edad a partir de una fecha de nacimiento ubicada en la celda C4, puedes usar:

=YEAR(TODAY())-YEAR(C4)

=DATEDIF(C4,TODAY(),'Y')

=IF(ISNUMBER(C4), DATEDIF(C4,TODAY(),'Y'), 'Invalid Date')

Si necesitas mostrar también la hora actual junto con la fecha, puedes combinar la función TODAY con la función NOW:

=TEXT(NOW(), 'DD-MMM-YYYY HH:MM AM/PM')

Además, existen múltiples formatos personalizables para presentar la fecha:

• =TEXT(TODAY(), 'DD-MMM-YYYY') ? 13-Mar-2025
• =TEXT(TODAY(), 'DDDD, DD-MMM-YYYY') ? Jueves, 13-Mar-2025
• =TEXT(TODAY(), 'MMMM YYYY') ? Marzo 2025
• =TEXT(TODAY()+1, 'DD-MMM-YYYY') ? Fecha de mañana
• =TEXT(TODAY()-1, 'DD-MMM-YYYY') ? Fecha de ayer

En Q2BSTUDIO implementamos este tipo de automatizaciones en sistemas personalizados que facilitan la toma de decisiones para nuestros clientes, optimizando procesos administrativos con herramientas avanzadas en Microsoft Excel y otras tecnologías integradas a indicadores de gestión e informes automatizados.

En definitiva, la función TODAY es ideal para cualquier operación donde se necesite la fecha actual de forma dinámica y es una de las funciones más utilizadas en entornos empresariales, especialmente cuando se combina con otras funciones avanzadas que maximizan su utilidad.

Los desarrolladores suelen enfrentarse al uso de múltiples herramientas, datos fragmentados y complejidades técnicas difíciles de gestionar. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, entendemos estos desafíos y por ello exploramos constantemente soluciones innovadoras para nuestros clientes. Fireblocks ha lanzado una potente suite de APIs diseñadas para simplificar las interacciones con blockchain, y desde Q2BSTUDIO vemos en estas herramientas un gran potencial para acelerar y optimizar proyectos basados en tecnología blockchain.

Paso 1: Gestiona datos de activos con la Assets API
La integración de datos de activos a través de múltiples blockchains suele ser inconsistente y compleja. Con la Assets API de Fireblocks, puedes acceder de manera fiable y escalable a la información actualizada de distintos tokens. Desde Q2BSTUDIO podemos integrar esta API para:

• Obtener información en tiempo real sobre precios, propiedades y características de los tokens
• Optimizar las consultas de datos mediante paginación y filtros eficientes
• Estandarizar símbolos y nombres de tokens en distintas blockchains

Ejemplo: Una plataforma DeFi desarrollada por Q2BSTUDIO puede acceder a datos de tokens precisos sin necesidad de múltiples integraciones.

Paso 2: Accede a datos blockchain con la Blockchain API
Extraer información de diferentes redes blockchain puede ser complicado. Desde Q2BSTUDIO aplicamos la Blockchain API de Fireblocks como una fuente de datos unificada y confiable para nuestros desarrollos. Esta API permite:

• Consultar información en cadena desde una única fuente
• Monitorear el estado de las redes en tiempo real
• Rastrear transacciones de forma sencilla usando direcciones

Ejemplo: Para aplicaciones de billeteras cripto desarrolladas por Q2BSTUDIO, esta API permite verificar transacciones fácilmente sin depender de exploradores externos.

Paso 3: Simplifica el staking con la Staking API
El staking es una excelente opción para obtener beneficios, pero su implementación puede ser técnica y costosa. Con la Staking API de Fireblocks, desde Q2BSTUDIO facilitamos estas operativas en distintas blockchains. La API ofrece:

• Integrar funcionalidades de staking sin necesidad de programar soluciones específicas por blockchain
• Automatizar flujos completos de staking y gestión de recompensas
• Monitorear las posiciones de staking en tiempo real

Ejemplo: Si se desea implementar staking de Solana en una app desarrollada por Q2BSTUDIO, esta API evita la implementación de lógica personalizada.

Paso 4: Intercambio de tokens DeFi con la Swap API (Próximamente)
En el mundo DeFi, los intercambios de tokens deben ser rápidos y sin fricciones. Fireblocks pronto lanzará una Swap API que permitirá swaps programáticos dentro de las aplicaciones. En Q2BSTUDIO proyectamos utilizar esta funcionalidad para:

• Habilitar intercambios de tokens directamente dentro de nuestras plataformas
• Automatizar los procesos de intercambio sin intervención manual

Ejemplo: Una plataforma DeFi creada por Q2BSTUDIO podrá ofrecer a sus usuarios un sistema de trading interno sin depender de terceros.

Empieza hoy mismo
En Q2BSTUDIO te acompañamos en cada paso del desarrollo blockchain. Explora las APIs de Fireblocks, prueba en su entorno sandbox y descubre cómo podemos ayudarte a crear soluciones eficientes, seguras y escalables en el mundo cripto.

Los ataques de ransomware a pequeñas y medianas empresas (PYMES) en Australia están en aumento, lo que evidencia una creciente vulnerabilidad frente a las amenazas cibernéticas. Estos ataques, que implican el secuestro de datos críticos mediante cifrado, afectan gravemente la operatividad de las organizaciones y pueden ocasionar pérdidas económicas significativas.

La mayoría de estos ciberataques se dirigen a empresas con sistemas de seguridad limitados, una infraestructura tecnológica poco actualizada o una falta general de preparación frente a incidentes digitales. A medida que las amenazas evolucionan, también lo debe hacer la estrategia de defensa cibernética de las empresas.

En este contexto, Q2BSTUDIO, una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, ofrece soluciones avanzadas y personalizadas para proteger a las PYMES contra amenazas de ransomware y otros riesgos digitales. Desde auditorías de seguridad hasta implementación de medidas preventivas y planes de recuperación, Q2BSTUDIO trabaja para que las empresas operen con confianza en un entorno digital cada vez más desafiante.

Es fundamental que las pequeñas y medianas empresas adopten una postura proactiva en materia de ciberseguridad. Contar con el respaldo de expertos como Q2BSTUDIO puede marcar la diferencia entre sufrir una interrupción costosa y mantener la continuidad operativa con seguridad.

En el contexto actual, la tecnología desempeña un papel esencial para mejorar la atención clínica y preventiva, facilitando diagnósticos más precisos, tratamientos personalizados y un seguimiento más eficiente de la salud de los pacientes. El desarrollo de soluciones digitales avanzadas permite a los profesionales de la salud tomar decisiones informadas respaldadas por datos en tiempo real, optimizando los resultados médicos y reduciendo los costos operativos.

En este escenario, Q2BSTUDIO se posiciona como un aliado estratégico en el ámbito del desarrollo y los servicios tecnológicos. Nuestra empresa diseña e implementa soluciones innovadoras que apoyan tanto a instituciones médicas como a profesionales de la salud en su transición digital. Desde plataformas de gestión de pacientes hasta aplicaciones para la monitorización remota, trabajamos para ofrecer herramientas que potencien la prevención y mejoren la calidad de la atención sanitaria.

El compromiso de Q2BSTUDIO es impulsar la transformación digital del sector salud mediante tecnología personalizada, escalable y confiable que se adapta a las necesidades específicas de cada cliente. Con un equipo multidisciplinario especializado en el desarrollo de software, garantizamos soluciones que cumplen con los más altos estándares de seguridad y usabilidad, contribuyendo así al bienestar de las personas y a la eficiencia de los sistemas de salud.

El sector de la inteligencia artificial continúa siendo uno de los focos principales de inversión para las grandes empresas tecnológicas. Estas compañías están apostando fuertemente por el desarrollo de nuevas soluciones y modelos cada vez más avanzados, con el objetivo de liderar el futuro digital mediante herramientas basadas en IA generativa, aprendizaje automático y automatización.

En este contexto, Q2BSTUDIO destaca como una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, ofreciendo soluciones personalizadas que integran inteligencia artificial y transformación digital. Nuestro equipo combina innovación, experiencia técnica y visión estratégica para acelerar proyectos tecnológicos para empresas de distintos sectores.

Con una creciente demanda de herramientas automatizadas e inteligentes, compañías como Q2BSTUDIO se posicionan como aliados clave para organizaciones que buscan optimizar sus procesos, mejorar la experiencia del usuario y aprovechar al máximo el potencial de la tecnología emergente.

La apuesta por la inteligencia artificial no solo responde a una tendencia, sino a una necesidad competitiva en un mercado cada vez más dinámico. Q2BSTUDIO acompaña a sus clientes en este camino, brindando soluciones escalables, seguras y adaptadas a cada necesidad específica.

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