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En este artículo explicamos cómo proteger los servicios web en redes virtuales de Azure usando Grupos de Seguridad de Aplicación ASG y Grupos de Seguridad de Red NSG, y presentamos a Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software a medida y especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad.

Contexto: tenemos dos redes virtuales configuradas: app-net para los servicios web en la nube y hub-vnet para el firewall. En app-net definimos dos subredes: frontend para acceso a internet y servicios web, y backend para la base de datos de las aplicaciones. Para controlar y asegurar el tráfico necesitamos agrupar y filtrar las máquinas que alojan esos servicios.

Paso 1 Crear máquinas virtuales: despliega dos máquinas virtuales, vm1 en la subred frontend y vm2 en la subred backend, para probar las reglas de red y el comportamiento del tráfico entre subredes.

Paso 2 Crear un Application Security Group ASG: en el portal busca Application Security Groups. Un ASG permite agrupar servidores con funciones similares, por ejemplo todos los servidores web que alojan una aplicación. Importante crear el ASG en la misma región que la red virtual existente para evitar problemas de compatibilidad.

Paso 3 Asociar el ASG a la interfaz de red: edita la interfaz de red de cada VM y añade el ASG correspondiente. Esto facilita escribir reglas por rol en lugar de por IP, por ejemplo permitir HTTP y HTTPS solo desde el ASG de frontend hacia el ASG de web.

Paso 4 Crear y asociar un Network Security Group NSG: los NSG filtran el tráfico entrante y saliente dentro de una red virtual. Crea un NSG, revisa la configuración y crea. Puedes asociar el NSG a subredes completas y/o a interfaces de red individuales, según necesites un control más global o granular.

Paso 5 Definir reglas de NSG: en el blade de Settings selecciona Inbound security rules para crear reglas entrantes y Outbound security rules para salidas. Crea reglas que permitan únicamente el tráfico necesario entre ASG y subredes, por ejemplo permitir tráfico desde el ASG frontend hacia el puerto 80 y 443 del ASG web, y bloquear accesos directos al backend excepto desde servicios autorizados.

Buenas prácticas: usar ASG para agrupar roles, aplicar NSG a nivel de subred para políticas generales y a NIC para excepciones, documentar cada regla con etiquetas claras y probar conectividad con máquinas de prueba como vm1 y vm2. Revisa logs y métricas para detectar patrones inusuales y ajustar políticas.

Con 81 años, Larry Ellison protagonizó un giro inesperado y por unas horas se convirtió en la persona más rica del mundo al superar a Elon Musk, un episodio que revela mucho sobre cómo la era de la inteligencia artificial está redefiniendo el poder en la industria tecnológica.

La cifra fue asombrosa: la fortuna de Ellison subió en un día alrededor de 101.000 millones de dólares, el mayor aumento diario de patrimonio registrado. Las acciones de Oracle se dispararon un 43 por ciento tras presentar resultados y anunciar varios contratos multimillonarios durante el trimestre, incluido un acuerdo monumental valorado en cientos de miles de millones con un actor clave del ecosistema de IA. En una sola jornada la capitalización de mercado de Oracle ganó aproximadamente 244.000 millones, su mayor subida desde principios de los noventa.

Detrás del salto no hay solo euforia pasajera, sino estrategia: Oracle se colocó en el centro de la infraestructura que alimenta la explosión de la inteligencia artificial al asegurar capacidad de centros de datos y un fuerte suministro de chips junto a socios como Nvidia. Ellison, con décadas de experiencia, demostró que la construcción paciente de relaciones y la acumulación de recursos esenciales pueden valer más que el ruido mediático.

La alianza con fabricantes de hardware y la apuesta por convertir una empresa tradicional de bases de datos en un proveedor de infraestructura para IA muestran por qué las compañías consideradas como legacy pueden reaparecer como protagonistas. En el nuevo ciclo tecnológico no basta con tener el producto más llamativo: lo decisivo son los cimientos que sostienen la innovación, desde centros de datos hasta agentes IA y soluciones de backend escalables.

El episodio también tuvo un componente personal: Ellison y Musk mantienen una relación cercana, y la breve alternancia en la cima del ranking de multimillonarios recuerda que esas posiciones son cada vez más volátiles. Al cierre del mercado Musk recuperó el primer puesto por una diferencia mínima, pero el mensaje quedó claro: la riqueza y la influencia en el sector tecnológico ahora giran en torno a la capacidad de proveer la infraestructura que demanda la IA.

Apple Vision ofrece APIs potentes para tareas de visión por computador como detección de caras, detección de bordes de documentos y extracción de texto. En este artículo revisamos cómo combinar estas capacidades con el SDK Dynamsoft MRZ para crear un escáner de ID para iOS que detecta rostros, corrige la perspectiva de documentos, realiza OCR y extrae MRZ de pasaportes y tarjetas de identidad.

Prerrequisitos principales: Xcode 15 o posterior, objetivo de despliegue iOS 14 o superior, dispositivo iOS físico con cámara, y una licencia de prueba de Dynamsoft MRZ Scanner SDK. La integración se recomienda mediante Swift Package Manager y la app debe solicitar permisos de cámara en Info.plist para poder capturar imágenes y procesarlas en tiempo real.

Resumen de la arquitectura: la aplicación combina un gestor de permisos, un gestor de cámara que configura la sesión y procesa frames, el framework Vision para detectar caras y rectángulos, un rectificador de imagen para corregir la perspectiva del documento, un servicio OCR basado en Vision para extraer texto y el motor Dynamsoft MRZ para reconocer líneas MRZ y mapear campos como número de documento, nombre, fecha de nacimiento y fecha de expiración.

Gestión de permisos: es esencial comprobar y solicitar permiso de cámara antes de iniciar la sesión. La experiencia de usuario debe incluir una pantalla clara que explique por qué se requiere la cámara y botones para solicitar acceso. Mantener la comprobación de permisos al reactivar la app evita errores cuando los usuarios cambian permisos desde Ajustes.

Gestor de cámara y captura: configurar una sesión AVCaptureSession con preset apropiado según necesidad (por ejemplo calidad máxima para OCR o presets más ligeros para procesado rápido). En el pipeline de video se usan AVCaptureVideoDataOutput y un delegado que envía frames a Vision para detección. Optimizar foco, exposición y balance de blancos mejora la precisión de OCR y MRZ.

Detección en tiempo real con Vision: usar VNDetectFaceRectanglesRequest para localizar rostros y VNDetectRectanglesRequest para identificar bordes de documentos. Filtrar observaciones por confianza y limitar frecuencia de actualización reduce consumo y evita llamadas redundantes. Convertir coordenadas de Vision a coordenadas de la vista permite dibujar overlays con cajas y esquinas animadas en SwiftUI.

Rectificación de documentos: una vez detectado un rectángulo se aplica una corrección de perspectiva sobre la imagen capturada para normalizar el documento. Este paso es crucial antes de realizar OCR y MRZ, pues una imagen bien alineada incrementa la tasa de reconocimiento y reduce falsos positivos.

Servicio OCR con Vision: VNRecognizeTextRequest en modo accurate permite extraer líneas de texto del documento rectificado. Ejecutar el OCR en un hilo de alta prioridad y devolver resultados ordenados facilita mostrarlos y postprocesarlos. Filtrar y limpiar cadenas mejora la presentación en pantalla.

Reconocimiento MRZ con Dynamsoft: procesar la imagen normalizada con el motor MRZ de Dynamsoft permite extraer datos estructurados. Validar con algoritmos de checksum y comprobar la legalidad de la MRZ asegura que los campos devueltos sean fiables para procesos posteriores de verificación de identidad.

Interfaz de usuario en SwiftUI: combinar una vista de previsualización AVCaptureVideoPreviewLayer con overlays para caras y documentos, un botón de captura y pantallas de proceso permite una experiencia fluida. Tras la captura, mostrar la imagen normalizada junto a pestañas para OCR y MRZ ayuda al usuario a revisar resultados y compartirlos mediante el panel de iOS.

Buenas prácticas y rendimiento: limitar la resolución cuando no sea necesaria, descartar frames tardíos, procesar OCR y MRZ en colas en segundo plano y liberar recursos tras el uso. Implementar una gestión de licencias robusta para el SDK MRZ y mostrar mensajes claros si la licencia no está activa mejora la confiabilidad.

Resultados y exportación: presentar los resultados en una vista de resumen con la imagen, texto detectado y campos MRZ. Incluir opción para compartir o exportar los datos y para integrarlos en flujos de trabajo empresariales como control de acceso, onboarding KYC o verificación documental.

Por qué elegir a Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con experiencia en proyectos que integran inteligencia artificial y soluciones de visión por computador. Ayudamos a empresas a diseñar e implementar soluciones seguras y escalables que combinan OCR, reconocimiento facial y extracción MRZ, garantizando cumplimiento y rendimiento. Ofrecemos servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger pipelines de datos sensibles y servicios cloud para desplegar soluciones en AWS y Azure.

Si su organización necesita una solución personalizada para escaneo de documentos, validación de identidad o automatización de procesos documentales, nuestro equipo puede acompañarle desde el prototipado hasta la producción. Con experiencia en modelos IA aplicados a empresas, agentes IA, integración con Power BI y servicios de inteligencia de negocio, Q2BSTUDIO diseña flujos que aceleran la toma de decisiones y mejoran la seguridad.

Mientras el mundo se distraía con el drama de Silicon Valley, Europa ha ido montando en silencio un campeón de la IA valorado en torno a 14 000 millones de dólares.

Los números que importan son claros: Mistral AI acaba de recaudar 1.700 millones de euros, alrededor de 2.000 millones de dólares, a una valoración de 11.700 millones de euros, más del doble de su valoración de 5.800 millones de euros en la ronda anterior.

Lo excepcional no es solo la cifra sino quién lideró la ronda. ASML, el gigante neerlandés de la maquinaria para semiconductores, aportó 1.300 millones de euros y se hizo con aproximadamente el 11 por ciento de la compañía, convirtiéndose en uno de sus principales accionistas. ASML fabrica las máquinas de litografía extreme ultraviolet que son indispensables para producir los chips más avanzados y suministra a fabricantes como TSMC, Intel y Samsung.

La importancia estratégica es enorme. La empresa que fabrica las máquinas que hacen los chips ahora está profundamente invertida en la pila de software de IA. Esa integración vertical crea un bucle de realimentación: mejoras en software de IA pueden optimizar procesos de fabricación de semiconductores, lo que permite mejores piezas de hardware, que a su vez habilitan software de IA más potente. Es un ciclo virtuoso que no existe en ningún otro ecosistema tecnológico con la misma intensidad.

Mistral nació en 2023 por iniciativa de investigadores de primer nivel que salieron de DeepMind y Meta y apostó por un enfoque abierto de la IA generativa, en contraste con las estrategias cerradas de varios rivales estadounidenses. Su chatbot Le Chat alcanzó un millón de descargas en dos semanas en 2024 y ha ido integrando capacidades de razonamiento multilingüe, edición avanzada de imágenes, gestión de proyectos y memoria conversacional, compitiendo con los asistentes de pila completa.

En lo técnico, Mistral ya entrega modelos competitivos y listos para producción, entre ellos modelos optimizados para coste y rendimiento, asistentes para desarrolladores y familias de modelos orientadas al razonamiento que rivalizan con las últimas tendencias en sistemas de IA que piensan.

No hay que olvidar la diferencia de escala con jugadores como OpenAI, cuya valoración es varias decenas de veces mayor, pero Mistral no pretende ganar solo por disparar presupuesto. Su apuesta es la integración vertical, el apoyo de socios estratégicos como ASML y un modelo abierto que puede resultar más sostenible y resistente.

Además de ser una jugada tecnológica, este acuerdo tiene clara dimensión geopolítica. Europa busca soberanía tecnológica en el ámbito más crítico de la era digital y esta alianza entre equipo de semiconductores e inteligencia artificial representa un paso hacia una cadena de valor integrada en el continente.

En los últimos meses he estado probando distintas formas de conectar agentes inteligentes con bases de conocimiento en AWS y una de las combinaciones que mejor funcionó fue Strands junto con una Knowledge Base de Amazon Bedrock.

Objetivo práctico: crear una API de chat capaz de responder tanto con conocimientos generales como con información contextual almacenada en una KB, en el ejemplo usada para esta prueba con contenidos de libros de Harry Potter, pero aplicable a documentación empresarial, FAQs o manuales técnicos.

Qué vas a obtener con este enfoque: una API con dos endpoints principales health y chat, una función Lambda empaquetada como contenedor que ejecuta Strands para gestionar el flujo conversacional, una Knowledge Base en Amazon Bedrock sincronizada con tu fuente de datos y todo desplegado de forma serverless con AWS CDK.

Requisitos previos: cuenta de AWS con acceso a Bedrock y Knowledge Bases, Python 3.12, Docker y AWS CLI configurados, AWS CDK instalado y permisos IAM adecuados para Bedrock, Lambda y API Gateway.

Arquitectura general: API Gateway con endpoints para salud y chat, Lambda containerizada en Python 3.12 que utiliza strands-agents, Knowledge Base en Bedrock que sirve como fuente de contexto, y CDK para orquestar despliegue e infraestructura.

Paso 1 Crear la Knowledge Base en Bedrock Ve a la consola de Amazon Bedrock y crea una nueva KB eligiendo tu modelo de embeddings preferido. Configura el origen de datos, por ejemplo documentos en un bucket S3, sincroniza el contenido y anota los IDs relevantes KnowledgeBaseId y DataSourceId.

Paso 2 Clonar y configurar el repositorio git clone del proyecto strands-poc y edita la plantilla de entorno copiando env.template a .env poniendo tus valores reales para IDs, región y modelo. Monta un entorno virtual con Python 3.12, instala dependencias y prepara la imagen de contenedor.

Paso 3 Construir y desplegar la Lambda Empaqueta la función como imagen Docker preparada para linux amd64. Despliega la infraestructura con CDK ejecutando cdk bootstrap y cdk deploy. El proceso crea API Gateway, la Lambda containerizada y la configuración necesaria para comunicar con Bedrock.

Probar los endpoints Comprueba el endpoint de salud accediendo a la ruta prod health en API Gateway. Para el chat envía una petición POST al endpoint prod chat con un payload JSON que incluya los campos message y user_id. La respuesta combinará la salida del modelo con fragmentos relevantes extraídos de la Knowledge Base.

Lecciones aprendidas y recomendaciones clave Permisos IAM: muchos errores iniciales se deben a permisos insuficientes para que la Lambda acceda a Bedrock. Región: asegúrate de que el modelo, la KB y la Lambda estén en la misma región para evitar problemas. Chunking de documentos: la forma en que fragmentas la información antes de subirla a la KB impacta directamente en la calidad de las respuestas. Latencia: combinar KB y modelos puede aumentar la latencia; considera caching para producción. Lambda en contenedor: strands y sus dependencias son pesadas y es preferible desplegar la función como imagen Docker para evitar límites de tamaño.

Aplicaciones prácticas para empresas Este patrón es ideal para crear asistentes inteligentes que usen conocimiento interno para tareas de soporte técnico, búsquedas semánticas en documentación, automatización de atención al cliente o agentes IA especializados en dominios concretos. También encaja con soluciones de inteligencia de negocio y paneles de Power BI donde se necesita contexto enriquecido y respuestas explicativas.

Introducción: La IA agente cambia rápidamente el panorama de la inteligencia artificial ofreciendo automatización avanzada, toma de decisiones autónoma y sistemas inteligentes capaces de ejecutar tareas complejas con mínima supervisión humana. Esta guía está pensada para desarrolladores Python y describe qué es la IA agente, en qué se diferencia de la IA generativa, sus componentes clave, herramientas útiles, casos de uso y tendencias emergentes, además de presentar cómo Q2BSTUDIO puede ayudar a implementar soluciones a medida.

IA agente frente a IA generativa: Aunque ambas ramas son potentes, persiguen objetivos distintos. La IA agente se orienta a percibir el entorno, razonar, planificar y actuar para cumplir metas específicas de forma autónoma. Combina modelos de lenguaje con programación tradicional, aprendizaje automático, aprendizaje por refuerzo y representación del conocimiento. La IA generativa se dedica a crear contenido original como texto, imágenes, audio o código en respuesta a prompts. Puntos clave: la IA agente es proactiva y centrada en la toma de decisiones; la IA generativa suele ser reactiva y centrada en la creación de contenido. La supervisión humana en sistemas agentes puede reducirse mediante políticas de control y verificación, mientras que la IA generativa normalmente requiere prompts y ajustes por parte del usuario.

Características de la IA agente: comportamiento autónomo que automatiza flujos de trabajo, naturaleza proactiva que recopila datos en tiempo real, capacidad para ejecutar estrategias multi paso, enfoque de resolución de problemas basado en percibir, razonar, actuar y aprender, y comprensión de objetivos de usuario para decidir acciones óptimas.

Capacidades de la IA generativa: creación coherente de contenidos, análisis de grandes volúmenes de datos para encontrar patrones, adaptación de salidas según retroalimentación y personalización de recomendaciones y experiencias.

Componentes centrales de sistemas de IA agente: agentes de software como unidades modulares con autonomía parcial; percepción mediante sensores o fuentes de datos; razonamiento para inferir y planificar; acción para ejecutar operaciones sobre APIs, sistemas o entornos físicos; y aprendizaje para mejorar con la experiencia y retroalimentación.

Frameworks y herramientas en Python: el ecosistema Python facilita el desarrollo de agentes con librerías y marcos como AutoGen, crewAI, LangGraph y LangChain que ofrecen abstracciones para orquestar modelos de lenguaje, gestionar memoria, realizar planificación y coordinar acciones externas. Estas herramientas permiten a los desarrolladores centrarse en la lógica de negocio y la integración con sistemas empresariales.

Casos de uso para desarrolladores Python: automatización de procesos complejos y RPA inteligente para tareas repetitivas; chatbots y asistentes virtuales que toman decisiones y gestionan flujos; detección de fraude y gestión de riesgo en finanzas; automatización de reclutamiento y onboarding en recursos humanos; personalización de campañas y optimización en marketing; optimización de compras y gestión de la cadena de suministro; mejora de ciberseguridad y respuesta a incidentes; y optimización de workflows y asignación de recursos. Muchas de estas soluciones se benefician de soluciones de aplicaciones a medida y software a medida que integran agentes IA con sistemas existentes, y Q2BSTUDIO aporta experiencia para diseñar e implantar esos sistemas.

Aplicaciones de IA generativa relevantes: generación de contenido optimizado para SEO, apoyo en generación de ideas de producto y diseño, respuestas automáticas en atención al cliente y generación de código asistido por IA.

Tendencias emergentes en IA agente: integración de RAG agentivo para combinar recuperación de información con planificación basada en agentes; agentic chunking para dividir problemas complejos entre subagentes; RAG correctivo que utiliza agentes para validar y corregir resultados; y mayor énfasis en seguridad, trazabilidad y frameworks de gobernanza. Muchas aplicaciones aún están en fase experimental pero evolucionan rápido.

Cómo empezar con IA agente en Python: elegir un framework adecuado según requisitos, por ejemplo LangChain o AutoGen; aprender conceptos básicos como percepción, razonamiento y acción; explorar ejemplos y tutoriales para ganar experiencia práctica; y comenzar con tareas simples que permitan iterar y escalar. Para proyectos empresariales, considerar integraciones con servicios cloud y arquitecturas seguras.

Afinar la JVM dentro de contenedores no tiene por qué ser un dolor de cabeza. A menudo veo Dockerfiles y manifiestos de Kubernetes con comandos java largos y difíciles de mantener llenos de -Xmx, -XX:+UseG1GC y otras banderas. Cada vez que hay que ajustar memoria o el recolector de basura se edita el comando y se reconstruye o redeploya la imagen. ¿Y JAVA_OPTS? Esa variable no la lee la JVM por defecto, solo sirve si el script de arranque la expande explícitamente. Hay una solución más limpia y moderna incluida en el JDK.

JDK_JAVA_OPTIONS es una variable de entorno que la JVM lee automáticamente. Todo lo que pongas ahí se añade a la línea de comandos de todas las herramientas del JDK como java, javac o jshell. Eso te permite sacar todas las opciones de afinado del comando de arranque y mantener Dockerfiles y manifiestos limpios y mantenibles.

Ejemplo práctico. Dockerfile desordenado antes: CMD [java -Xmx512m -XX:+UseG1GC -jar app.jar] Dockerfile limpio después: ENV JDK_JAVA_OPTIONS=-Xmx512m -XX:+UseG1GC CMD [java -jar app.jar] Si en algún momento necesitas cambiar el heap o la configuración de GC, solo actualizas la variable de entorno sin tocar el comando.

En Kubernetes es aún mejor dejar la afinación fuera de la imagen. El contenedor no sabe qué límites de memoria se le aplicarán en tiempo de ejecución, así que es preferible que la configuración venga del manifiesto. Ejemplo de fragmento de deployment: env: - name: JDK_JAVA_OPTIONS value: -Xmx512m -XX:+UseG1GC De este modo la imagen permanece genérica y el equipo de operaciones ajusta el comportamiento de la JVM al desplegar.

Por qué JDK_JAVA_OPTIONS es superior: limpieza en los manifiestos con menos argumentos a mantener; configurable en tiempo de ejecución sin rebuild; ayuda al debug porque la JVM imprime las opciones que recogió; perfecto para contenedores y orquestadores como Docker, Kubernetes o ECS; y se aplica a todas las herramientas del JDK, no solo a java.

Smartbi RCE: parche rápido o te hackean. Recientemente se detectó una vulnerabilidad de ejecución remota de código RCE en Smartbi que permite a un atacante eludir controles lógicos, invocar APIs de backend sin autenticación y ejecutar payloads diseñados para comprometer totalmente el servidor. Muchas instancias expuestas en internet siguen sin parchear, lo que convierte este fallo en una amenaza de alto riesgo para empresas que dependen de soluciones de inteligencia de negocio y visualización de datos.

Descripción del riesgo: la vulnerabilidad permite ejecutar comandos remotos y potencialmente tomar control total del sistema, afectar datos sensibles y alterar pipelines de inteligencia de negocio. Afecta a varias versiones de Smartbi v8, v9 y v10 según informes públicos, por lo que la prioridad inmediata es aplicar los parches oficiales o implementar bloqueos preventivos.

Herramientas de detección y pruebas: se publicaron herramientas de detección gratuitas para ayudar a defensores. Existe X-POC para pruebas remotas y CloudWalker para escaneos locales no destructivos. Estas utilidades facilitan identificar instancias vulnerables antes de que sean explotadas en entornos productivos.

Mitigaciones temporales: restringir el acceso externo a los servicios Smartbi y evitar exponer interfaces de administración a Internet pública. Desplegar WAF y soluciones de protección HTTP que bloqueen intentos de explotación, como las que pueden integrarse en estrategias de protección perimetral.

Solución permanente: aplicar los parches publicados por el proveedor lo antes posible. Mantener inventario de versiones y políticas de actualización automáticas para reducir la ventana de exposición. Complementar con auditorías periódicas de seguridad y pruebas de pentesting para descubrir posibles vectores adicionales.