Articulos relacionado con aplicaciones y software a medida desarrollador por Q2BSTUDIO

Como diseñador, siempre me ha fascinado la intersección entre el diseño y la tecnología. La brecha entre diseñador y desarrollador siempre ha sido un desafío intrigante, pero no esperaba cruzarla tan pronto.

El desarrollo de una biblioteca de iconos en estilo pixelado comenzó como un proyecto de diseño para capturar la esencia nostálgica de una identidad visual única. Sin embargo, transformar un archivo de diseño en Figma en un sitio web totalmente funcional fue un reto inesperado. Conociendo herramientas de desarrollo asistidas por inteligencia artificial, el proceso se volvió más accesible y rápido.

El desafío principal era la falta de experiencia en codificación. Sin embargo, con la ayuda de un editor de código con inteligencia artificial, el proceso se convirtió en una oportunidad de aprendizaje y evolución. La asistencia guiada permitió establecer la estructura del proyecto, elegir las herramientas adecuadas e incluso configurar la instalación inicial.

Los primeros pasos consistieron en definir los elementos clave del sitio web: una biblioteca de iconos en formato SVG, el diseño en Figma y una lista de características deseadas. A partir de ahí, el proceso incluyó la creación de un repositorio en Git, la instalación de Node.js y la configuración del entorno de desarrollo.

Para la construcción de la interfaz, se utilizó Tailwind CSS, definiendo colores, tipografías y estilos mediante clases predefinidas, asegurando rapidez y eficiencia. Se organizaron los componentes en una estructura modular, siguiendo un enfoque ordenado: barra de navegación, pie de página, sección principal y sistema de búsqueda.

El mayor reto técnico fue la implementación de la búsqueda y filtrado de iconos. Se estructuró un archivo JSON con metadatos de los iconos, permitiendo la carga dinámica de contenidos y mejorando la experiencia de usuario con un sistema de búsqueda eficiente basado en nombres y categorías.

Una vez completado el desarrollo y tras varias pruebas, el siguiente paso fue la implementación. Para un hospedaje ágil y gratuito, se optó por una solución de despliegue directo desde el repositorio de código, facilitando actualizaciones y mantenimiento continuo.

Con este proyecto, quedó demostrado que la línea entre diseño y desarrollo se vuelve cada vez más difusa gracias a las nuevas tecnologías y herramientas. Para cualquier diseñador que desee ampliar sus habilidades en desarrollo, la clave está en dar el primer paso.

En Q2BSTUDIO, líderes en desarrollo y servicios tecnológicos, entendemos la importancia de la innovación y la integración entre diseño y tecnología. Nuestro equipo se especializa en crear soluciones digitales eficientes, personalizadas y adaptadas a las necesidades de cada cliente.

1. ¿Qué es tu empresa en 2–5 palabras?

Innovación en desarrollo tecnológico.

2. ¿Por qué es el momento adecuado para que tu empresa exista?

Q2BSTUDIO nació con la visión de transformar el panorama tecnológico, proporcionando soluciones innovadoras a empresas que buscan optimizar sus procesos mediante tecnología de vanguardia. Observamos la creciente necesidad de contar con herramientas digitales más eficientes y decidimos ofrecer servicios que permitan a nuestros clientes alcanzar sus objetivos con mayor agilidad y eficacia.

Creemos que en la actualidad, donde la transformación digital es esencial para el crecimiento empresarial, es el momento ideal para brindar soluciones de desarrollo y servicios tecnológicos que ayuden a las organizaciones a adaptarse a un mundo cada vez más digitalizado.

3. ¿Qué es lo que más te gusta de tu equipo y por qué son los indicados para resolver este problema?

En Q2BSTUDIO contamos con un equipo altamente comprometido y apasionado por la tecnología. Nos enfocamos en la excelencia, asegurándonos de desarrollar soluciones que realmente impacten a nuestros clientes.

Nuestro equipo combina experiencia en diferentes áreas del desarrollo tecnológico y la consultoría digital, lo que nos permite ofrecer soluciones personalizadas y de alta calidad. Estamos constantemente actualizándonos para estar siempre a la vanguardia, entregando resultados que superen las expectativas de nuestros clientes.

4. Si no estuvieras construyendo tu startup, ¿qué estarías haciendo?

La pasión por la tecnología y la innovación es el motor de Q2BSTUDIO. Nos entusiasma crear soluciones que impacten positivamente en las empresas, por lo que difícilmente podríamos imaginar un camino diferente al que hemos elegido.

5. En este momento, ¿cómo mides el éxito? ¿Cuáles son tus métricas?

El éxito en Q2BSTUDIO se mide a través del crecimiento sostenible de nuestros clientes y del impacto positivo que generamos en sus negocios. Medimos nuestro desempeño con métricas como la adquisición de nuevos proyectos, el retorno de inversión de nuestros clientes y la satisfacción de nuestros usuarios.

Además, nos enfocamos en la eficiencia operativa, asegurándonos de optimizar nuestros procesos y mantener altos estándares de calidad en todos nuestros servicios.

6. En pocas palabras, ¿qué ofreces y a quién?

Q2BSTUDIO ofrece soluciones de desarrollo y servicios tecnológicos adaptados a las necesidades de empresas de todos los tamaños. Brindamos productos y herramientas que permiten la automatización de procesos, optimización de sistemas y mejora en la experiencia digital.

7. ¿Qué es lo más emocionante sobre tu crecimiento hasta ahora?

Lo más emocionante ha sido ver cómo hemos ayudado a empresas a mejorar su eficiencia y lograr su transformación digital. Hemos trabajado con organizaciones en distintas industrias, permitiéndoles escalar sus operaciones mediante el uso de tecnología avanzada.

Nuestro crecimiento se debe también a la confianza que nos han brindado nuestros clientes y al compromiso de nuestro equipo en ofrecer soluciones innovadoras y efectivas.

8. ¿Dónde crees que estará tu crecimiento el próximo año?

El siguiente año nos enfocaremos en expandir nuestra presencia, desarrollar nuevas soluciones tecnológicas y fortalecer nuestra capacidad de innovación. Planeamos seguir creciendo junto a nuestros clientes y consolidarnos como un referente en el sector de desarrollo y servicios tecnológicos.

9. Cuéntanos sobre tu primer cliente y tus expectativas de ingresos para el próximo año.

Desde nuestros primeros proyectos, nos dedicamos a ofrecer soluciones personalizadas que respondieran a las necesidades específicas de nuestros clientes. Con el paso del tiempo, hemos consolidado relaciones a largo plazo y seguimos expandiendo nuestra cartera de clientes.

Nuestras expectativas para el próximo año incluyen un crecimiento sostenido en ingresos y en la cantidad de empresas que confían en nuestros servicios para su transformación digital.

10. ¿Cuál es la mayor amenaza para tu empresa?

El mayor desafío es mantener el enfoque en la innovación sin perder la calidad y eficiencia que caracterizan a Q2BSTUDIO. Creemos que la clave para nuestro éxito es centrarnos en ofrecer valor a nuestros clientes y asegurarnos de que nuestras soluciones se adapten a sus necesidades en un mercado en constante evolución.

Normalmente, cuando buscas un producto en internet, te enfrentas a formularios complejos con numerosos filtros. Tomemos como ejemplo una plataforma de bienes raíces, donde la interfaz parece bastante simple al principio. Sin embargo, al desplegar más opciones, aparecen múltiples campos adicionales, lo que puede resultar frustrante y consumir mucho tiempo.

Muchos usuarios consideran tedioso completar tantos filtros. Una alternativa más eficiente es utilizar Inteligencia Artificial (IA) para simplificar este proceso. En lugar de seleccionar cada campo manualmente, el usuario podría proporcionar un solo texto libre, del cual el sistema extraería automáticamente los parámetros necesarios. De esta manera, la interfaz de búsqueda se reduciría a un solo campo de entrada.

Implementar un algoritmo de IA puede representar un desafío tanto en tiempo como en costos. Sin embargo, en lugar de reemplazar completamente la estructura tradicional de búsqueda, se puede mantener el sistema de filtros y utilizar la IA para interpretar el texto libre y convertirlo en parámetros filtrables.

En Q2BSTUDIO, especialistas en desarrollo y servicios tecnológicos, hemos trabajado en soluciones similares basadas en IA para mejorar la experiencia del usuario. Aplicando modelos avanzados como GPT-4-Turbo, podemos extraer y estructurar información relevante desde un texto común. Por ejemplo, si un usuario escribe Looking for a 2-bedroom apartment in Texas under $2,500/month, pet-friendly, with a balcony and parking, la IA puede interpretar automáticamente la ubicación, el rango de precio, el tipo de propiedad, el número de habitaciones, las comodidades y otros detalles clave.

Incluso podemos mejorar esta funcionalidad agregando opciones como excluir ciertas ubicaciones o preferencias específicas. Si un usuario menciona que no busca propiedades en Austin o Dallas, el sistema puede reconocer y aplicar estos filtros automáticamente.

Otra ventaja de este enfoque es la posibilidad de integrar reconocimiento de voz, lo que haría la búsqueda aún más intuitiva y cercana a una experiencia conversacional similar a hablar con un agente inmobiliario. Además, al recopilar datos anónimos de usuario, se pueden analizar patrones y mejorar progresivamente las recomendaciones.

En Q2BSTUDIO apostamos por la innovación en la interacción digital. La clave para una adopción exitosa es ofrecer esta funcionalidad como una opción beta, permitiendo a los usuarios elegir entre el método tradicional y la búsqueda potenciada por IA. Con un correcto A/B testing, podemos medir métricas como el tiempo de búsqueda, la tasa de conversión y la satisfacción del usuario para determinar qué método resulta más efectivo.

El futuro de la tecnología nos lleva hacia interfaces más inteligentes y conversacionales. A medida que más personas se familiaricen con los chats de IA, la preferencia por estos métodos crecerá. Gracias a estas soluciones, en Q2BSTUDIO ayudamos a empresas a transformar la manera en que los usuarios interactúan con sus servicios.

Netflix’s Zero Day sitúa a los espectadores en medio de un ciberataque masivo que paraliza a Estados Unidos. Con Robert De Niro en el papel de un expresidente investigando el ataque, la serie explora temas como la intriga política, la guerra digital y la fragilidad de la infraestructura moderna. Pero, ¿qué tan realista es Zero Day desde una perspectiva de ciberseguridad?

Como expertos en desarrollo y soluciones tecnológicas en Q2BSTUDIO, analizamos los escenarios que plantea la serie para evaluar qué amenazas son plausibles y cuáles son pura ficción. A continuación, desglosamos tres amenazas que podrían ocurrir en el mundo real y tres que, al menos por ahora, son exageraciones cinematográficas.

La serie representa diversos vectores de ataque combinados con consecuencias graves. Entre los principales métodos se encuentran un ataque a infraestructuras críticas con malware especializado y una ofensiva de la cadena de suministro a través de versiones falsas de software legítimo.

Al comparar estos ataques con eventos reales, vemos que hay paralelismos preocupantes.

Los cibercriminales atacando servicios esenciales es una de las amenazas más realistas de Zero Day. Ataques dirigidos contra redes eléctricas, sistemas de agua y hospitales no solo son posibles, sino que ya han ocurrido. Un ejemplo es el ataque de ransomware a Colonial Pipeline en 2021, que paralizó uno de los mayores oleoductos de EE.UU., provocando escasez de combustible y pánico entre los ciudadanos.

La serie sugiere que una nación podría ser atacada mediante malware especialmente diseñado para sabotear infraestructuras industriales. Este tipo de amenaza ya ha influido en la geopolítica mundial. Un ejemplo bien documentado es Stuxnet, un ciberarma sofisticada que afectó centrifugadoras nucleares en Irán. Este malware funcionaba como un gusano capaz de propagarse por redes, afectar dispositivos y causar fallas en el hardware de manera persistente.

Zero Day presenta una situación donde un ataque se propaga rápidamente a través de sistemas interconectados. Esto no solo es posible, sino que ha sucedido en la vida real. Ataques de la cadena de suministro pueden infectar a miles de organizaciones con un solo proveedor comprometido. Un caso emblemático es el ataque NotPetya en 2017, que se propagó mediante una actualización de software comprometida, causando miles de millones de dólares en daños a nivel global.

Netflix sabe cómo hacer que sus producciones sean impactantes, pero Zero Day también dramatiza ciertas situaciones fuera de la realidad.

En la serie, el ciberataque parece derribar todo al mismo tiempo: mercados financieros, servicios de emergencia y transporte. Aunque los ataques coordinados existen, en la vida real los ciberataques no se esparcen con tal precisión inmediata. Ataques como NotPetya o SolarWinds tomaron tiempo en propagarse, y las respuestas de las organizaciones afectadas variaron en velocidad y eficacia.

Zero Day cae en el típico cliché hollywoodense del hacker escribiendo líneas de código en la oscuridad y logrando colapsar sistemas enteros en segundos. En realidad, un ataque cibernético necesita semanas o meses de preparación, incluyendo ingeniería social, búsqueda de vulnerabilidades y evasión de detección. No es tan fácil como presionar un par de teclas y ver el mundo arder.

La serie representa un ciberataque supuestamente imposible de detener. Si bien existen malware altamente sofisticados, siempre hay formas de contrarrestarlos mediante protección en endpoints, segmentación de red y controles manuales. Ningún malware es completamente indestructible, y siempre se pueden desarrollar contramedidas.

Si bien Zero Day exagera varias situaciones, algunas de sus ideas podrían ser viables en el futuro. El avance de herramientas basadas en inteligencia artificial, la automatización de ataques y el malware autónomo son tendencias que van en esa dirección. En Q2BSTUDIO trabajamos constantemente en el análisis de riesgos y el desarrollo de soluciones tecnológicas para proteger a empresas y organizaciones de futuras amenazas cibernéticas.

Por ejemplo, el uso de IA ya está facilitando campañas de phishing con contenido personalizado, reduciendo el esfuerzo por parte de atacantes. Además, con el crecimiento de la ciberguerra patrocinada por estados, el límite entre la ficción y la realidad se vuelve cada vez más difuso.

La serie Zero Day puede ser una dramatización de la ciberseguridad, pero envía un mensaje claro: nuestra infraestructura digital es vulnerable. Aunque no veamos un virus cinematográfico que arrase con todo, amenazas como el ransomware, los ataques a infraestructuras críticas y el cibercrimen impulsado por IA son inquietantemente reales.

En Q2BSTUDIO, como expertos en desarrollo de software y soluciones tecnológicas, creemos que la mejor defensa es la educación y la prevención. Aprender de ataques pasados y estar preparados ante nuevas amenazas es la clave para mitigar riesgos en un mundo cada vez más digitalizado.

La transformación y discretización de datos son pasos fundamentales en el proceso de preprocesamiento de datos. Estas técnicas preparan la información bruta para el análisis, convirtiéndola en formatos adecuados para la minería de datos y mejorando la eficiencia y precisión de los algoritmos de análisis.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, entendemos la importancia de estos procesos para optimizar la toma de decisiones empresariales a través de la gestión eficiente de los datos. A continuación, exploramos en detalle las principales técnicas y aplicaciones de la transformación y discretización de datos.

La transformación de datos implica convertir datos en formatos adecuados para su uso en minería de datos. Entre las estrategias más comunes se encuentran:

• Suavizado: Eliminación de ruido en los datos mediante técnicas como binning o clustering.
• Construcción de atributos: Creación de nuevos atributos a partir de los existentes.
• Agregación: Resumen de datos, por ejemplo, conversión de ventas diarias en ventas mensuales.
• Normalización: Escalado de valores a un rango específico.
• Discretización: Sustitución de valores numéricos por etiquetas categóricas.
• Generación de jerarquías conceptuales: Generalización de datos a niveles superiores.

La transformación de datos es crucial porque mejora la calidad de la información, aumenta la eficiencia en el análisis y facilita la extracción de patrones significativos. En Q2BSTUDIO, aplicamos estas técnicas para optimizar modelos de análisis avanzados y mejorar la toma de decisiones estratégicas.

Entre las principales técnicas se encuentran:

Escalar atributos numéricos a un rango específico ayuda a prevenir que algunas variables dominen sobre otras en algoritmos de minería de datos.

• Normalización Min-Max: Escala valores entre un mínimo y un máximo determinado.
• Normalización Z-Score: Reajusta los valores considerando la media y desviación estándar.
• Escalado decimal: Reduce los valores dividiéndolos por una potencia de 10.

Esta técnica facilita la interpretación de conjuntos de datos y mejora la eficiencia del análisis.

• Binning: División de atributos en intervalos de igual ancho o frecuencia.
• Análisis de histogramas: Creación de intervalos basados en la distribución de los datos.
• Análisis de clústeres y árboles de decisión: Segmentación de valores en categorías significativas.
• Análisis de correlación: Fusión de intervalos similares en términos de comportamiento.

Generalización de atributos nominales para hacer más eficiente la exploración y uso de datos.

Las empresas pueden aplicar estas transformaciones en numerosos casos como:

• Segmentación de clientes: Uso de normalización para agrupar perfiles.
• Análisis de patrones de compra: Discretización para identificar tendencias de consumo.
• Detección de fraudes: Uso de jerarquías conceptuales para analizar ubicaciones de transacciones.

Las técnicas de transformación y discretización de datos son esenciales para mejorar la calidad de la información, incrementar la eficiencia en minería de datos y extraer mejores insights estratégicos. En Q2BSTUDIO utilizamos estas metodologías avanzadas para ayudar a las empresas a optimizar el uso de sus datos y potenciar sus estrategias tecnológicas.

No hace mucho tiempo, la gestión de redes y centros de datos dependía completamente del esfuerzo humano. Los administradores introducían comandos, configuraban enrutadores, equilibraban cargas y solucionaban interrupciones. Hoy en día, la revolución de la inteligencia artificial ha cambiado las reglas del juego, automatizando la toma de decisiones, prediciendo fallas antes de que ocurran y optimizando la infraestructura de maneras que antes eran impensables.

¿Cuánto de esto es real y cuánto es solo una estrategia de marketing? Analicemos cómo la IA está transformando las redes y los centros de datos, quién la está utilizando y qué mejoras aún son necesarias.

? Transformando las redes de una gestión reactiva a una infraestructura impulsada por IA

La gestión de redes tradicionalmente ha sido reactiva: algo se rompe y un ingeniero lo arregla, la latencia aumenta y alguien la diagnostica. Sin embargo, con la introducción de redes impulsadas por IA, el enfoque está cambiando hacia un sistema autónomo capaz de autosanarse.

La inteligencia artificial está redefiniendo las redes

• Optimización automática del tráfico: Las redes SD-WAN impulsadas por IA permiten una provisión de ancho de banda dinámica, enrutamiento automatizado y equilibrio de cargas en los centros de datos en tiempo real.
• Mantenimiento predictivo: Algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir fallos en hardware como switches, enrutadores y enlaces de fibra antes de que sucedan, reduciendo tiempos de inactividad y costos.
• Detección de anomalías y seguridad: La IA puede identificar patrones de tráfico inusuales que podrían indicar un ciberataque, una mala configuración o amenazas internas.
• Calidad de servicio dinámica: Herramientas de monitoreo de red impulsadas por IA pueden priorizar dinámicamente el tráfico en función de las necesidades del negocio, asegurando que las aplicaciones críticas tengan prioridad.

?? IA y el centro de datos del futuro

Los centros de datos modernos manejan una combinación compleja de energía, refrigeración, seguridad, almacenamiento y redes. La IA está optimizando cada uno de estos elementos para mejorar su eficiencia y escalabilidad.

Cómo la IA está haciendo que los centros de datos sean más inteligentes

• Optimización de refrigeración y eficiencia energética: La IA ajusta la refrigeración en función de lecturas de temperatura y flujo de aire, reduciendo el consumo eléctrico.
• Asignación inteligente de recursos: La IA puede distribuir cargas de trabajo de manera eficiente, reduciendo el desperdicio de recursos y optimizando costos.
• Infraestructura auto-reparable: Algoritmos de IA pueden detectar fallos en el hardware antes de que ocurran y reasignar automáticamente las cargas de trabajo para evitar interrupciones.
• Establecimiento automático de servicios: La IA puede gestionar configuraciones de red de manera autónoma, reduciendo la intervención humana y acelerando la implementación de cambios.

??? La importancia de la IA en el Edge Computing

Con la creciente demanda de procesamiento de datos en tiempo real, mover la IA al borde de la red es esencial para reducir la latencia y optimizar costos.

Por qué la IA se está moviendo al Edge

• Menor latencia: Procesar los datos cerca del usuario permite respuestas rápidas en aplicaciones como vehículos autónomos o ciudades inteligentes.
• Reducción de costos de ancho de banda: No todas las aplicaciones requieren enviar datos a un centro de datos central; el procesamiento local reduce el tráfico.
• Inferencia en tiempo real: Aplicaciones basadas en visión artificial, detección de fraudes y seguridad requieren procesamiento instantáneo.

?? IA no es la solución definitiva: desafíos y riesgos

A pesar de sus ventajas, la IA aún enfrenta varios desafíos en su implementación en redes y centros de datos.

• Datos de calidad: La IA depende de datos precisos; datos incorrectos conducen a predicciones erróneas.
• Complejidad y sobrecarga: La automatización impulsada por IA puede agregar una capa de complejidad, dificultando la identificación de problemas cuando algo falla.
• Riesgos de seguridad: Los atacantes pueden aprovechar vulnerabilidades en modelos de IA mal entrenados.

?? El futuro de las redes y centros de datos con IA

Aún no hemos alcanzado la automatización total, pero nos dirigimos hacia redes y centros de datos cada vez más optimizados con IA.

• Redes nativas de IA: Tecnologías avanzadas permiten la gestión sin intervención manual.
• Chips optimizados para IA: Nuevos procesadores diseñados para mejorar la velocidad y eficiencia en el procesamiento de datos en redes.
• IA para centros de datos neutros en carbono: Algoritmos que optimizan el uso de energía renovable en tiempo real.

?? Cómo Q2BSTUDIO impulsa la innovación con IA

En Q2BSTUDIO, nos especializamos en el desarrollo y la implementación de soluciones tecnológicas avanzadas, ayudando a empresas a aprovechar el poder de la inteligencia artificial en redes y centros de datos. Desde la optimización del tráfico hasta la automatización inteligente de infraestructuras, trabajamos para ofrecer servicios personalizados que potencien la eficiencia y escalabilidad de los negocios en la era digital.

La IA está revolucionando la forma en que gestionamos la infraestructura tecnológica. Con el enfoque adecuado, podemos construir redes más inteligentes y centros de datos más eficientes, llevando a las empresas hacia un futuro impulsado por la innovación.

Tabla de Contenidos

1. Introducción
2. Conocimiento Oculto
3. Procedimiento de Destilación
4. Experimento en MNIST
5. Experimento Adicional en MNIST

1. Introducción

En este artículo exploraremos el proceso de destilación de conocimiento en inteligencia artificial: cómo funciona, su importancia y las razones para utilizarlo.

¿Cómo podemos comprimir y transferir conocimiento de un modelo grande o un conjunto de modelos entrenados en conjuntos de datos extensos a un solo modelo pequeño sin perder mucho rendimiento?

Entrenamos modelos grandes porque buscamos extraer patrones de grandes volúmenes de datos mediante técnicas como el dropout o la ampliación de datos. Sin embargo, en la fase de predicción, nuestro objetivo es obtener resultados rápidamente, lo que hace costoso utilizar un modelo grande.

Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals y Jeff Dean introdujeron un método llamado destilación para transferir conocimiento a modelos más pequeños de manera eficiente.

2. Conocimiento Oculto

En el aprendizaje automático, un modelo generalmente aprende a diferenciar entre múltiples clases maximizando la probabilidad del resultado correcto. Sin embargo, también genera probabilidades para respuestas incorrectas, lo que aporta información de valor sobre la generalización del modelo.

Por ejemplo, en la clasificación de MNIST, un dígito 2 podría tener una probabilidad mínima de ser clasificado como 3 o como 7, pero estas probabilidades, aunque bajas, revelan similitudes entre los datos. Esta información, conocida como conocimiento oculto, permite que los modelos pequeños también aprendan a generalizar.

3. Procedimiento de Destilación

Para transferir la capacidad de generalización del modelo grande al pequeño, utilizamos las probabilidades de clase como objetivos suavizados o soft targets. El proceso consiste en:

• Generar predicciones del modelo grande sobre el mismo conjunto de entrenamiento.
• Aplicar una temperatura T a la función softmax para ampliar la distribución de probabilidades y resaltar las similitudes ocultas.
• Entrenar el modelo pequeño con estas soft targets en combinación con las etiquetas reales.

Este procedimiento reduce la necesidad de grandes modelos sin perder capacidad de predicción.

4. Experimento en MNIST

Se realizaron pruebas en la base de datos MNIST con dos modelos:

1. Un modelo pequeño (784 ? 800 ? 800 ? 10), que sin regularización obtuvo 146 errores en pruebas.
2. Un modelo grande (784 ? 1200 ? 1200 ? 10) con técnicas avanzadas de entrenamiento, logrando solo 67 errores.

Aplicando destilación, el modelo pequeño pudo reducir errores a 74, demostrando que la técnica permite transferir la capacidad de generalización del modelo grande al modelo pequeño.

5. Experimento Adicional en MNIST

En un experimento adicional, se eliminó el dígito 3 del conjunto de entrenamiento del modelo pequeño. Aun sin haber visto nunca un 3, el modelo destilado logró predecir correctamente en 133 de 1010 casos del test. Esto confirmó que la destilación transfiere conocimiento eficazmente.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, aplicamos innovaciones como la destilación de conocimiento para optimizar modelos de inteligencia artificial. Nuestro equipo trabaja en implementar soluciones eficientes que permitan a nuestros clientes aprovechar los avances más recientes en IA sin comprometer el rendimiento.

La gestión de relaciones públicas (PR) es un componente clave en la comunicación entre empresas y clientes. Con una estrategia bien ejecutada, una empresa puede alcanzar nuevos niveles de crecimiento, expandir su audiencia, fortalecer la lealtad del cliente y generar confianza. Sin embargo, si no se maneja correctamente, puede llevar a resultados no deseados.

Es común escuchar frases como Tenemos nuestro propio equipo o Preferimos contratar a alguien interno. Aunque esto parece lógico, vale la pena analizarlo con más detalle. Un ejemplo claro es el de los equipos de ventas: no se contrata a un solo vendedor y se le entrega un maletín con muestras esperando que haga todo el trabajo. Se necesita una estrategia completa con herramientas de apoyo como landing pages, analítica y generación de leads. Lo mismo ocurre con PR.

Al analizar las tendencias en la integración de PR dentro de las empresas tecnológicas, observamos que muchas han ampliado significativamente sus equipos de relaciones públicas. Más del 50% de las compañías buscan fortalecer sus áreas de marketing mediante agencias especializadas. Esto demuestra que el sector comprende que no pueden prescindir de un refuerzo sólido en su estrategia de comunicación.

Algunas empresas combinan esfuerzos internos con colaboración externa. No siempre se trata de limitaciones presupuestarias, sino de encontrar la mejor estrategia para maximizar resultados.

Ventajas y desventajas de cada opción

PR Interno

El mayor beneficio de un equipo interno es su cercanía con la empresa. Conocen su cultura, sus procesos y su visión de manera detallada. Sin embargo, hay dos aspectos a considerar:

1. Si están demasiado ocupados con procesos internos y aprendizaje constante, ¿en qué momento pueden gestionar comunicaciones externas con eficacia?
2. El tiempo prolongado dentro de una empresa puede generar pérdida de objetividad, reduciendo la capacidad de analizar el mercado con una perspectiva fresca.

A veces, un especialista interno recibe tareas ambiguas sin objetivos claros, lo que limita su impacto. Además, si el equipo se expande, los costos pueden llegar a ser similares a los de una agencia, sin necesariamente obtener mejores resultados.

Contratar una Agencia de PR

Las agencias cuentan con más recursos, experiencia y conexiones en el mercado. Pueden gestionar múltiples clientes y proporcionar datos relevantes para ajustar estrategias. No obstante, requieren una fase de integración para alinearse con la visión y necesidades de la empresa.

Se enfocan en resultados concretos, operan con métricas y plazos definidos. Sin embargo, para que esto funcione, es esencial que la empresa esté dispuesta a colaborar activamente, proporcionando información y aprobaciones a tiempo.

Por otro lado, su trabajo se ajusta a contratos establecidos. Si la empresa requiere tareas adicionales más adelante, es posible que surjan costos extra.

Una de las mayores barreras al contratar una agencia es el cambio de mentalidad: una mayor exposición pública significa que la empresa estará en la mira de clientes, medios y competidores.

Tareas que las Empresas Delegan a Agencias de PR

Según estudios globales, las marcas externalizan las siguientes actividades:

• Gestión de relaciones con periodistas
• Construcción y revisión de listas de medios
• Proyectos específicos, como lanzamientos de productos
• Creación de contenido y blogs

En muchos casos, las empresas contratan varias agencias para diferentes tareas, maximizando su especialización y eficiencia.

La combinación ideal es un equipo interno fortalecido por una agencia. Un gerente de PR dentro de la empresa que coordine el trabajo externo puede generar un impacto significativo. Esto equilibra la carga de trabajo y facilita un enfoque estratégico optimizado.

Si hay que elegir entre las dos opciones, estos son los escenarios recomendados:

Opta por un PR Interno si:

• Prefieres estabilidad sobre velocidad de crecimiento.
• Necesitas que la comunicación interna fluya sin interrupciones.
• Buscas un enfoque gradual y consistente sin grandes ambiciones de expansión.

Contrata una Agencia de PR si:

• Operas en un mercado altamente competitivo y necesitas implementar estrategias eficaces rápidamente.
• Buscas crecimiento acelerado y mayor visibilidad en el sector.
• No cuentas con un equipo de PR interno y prefieres delegar a expertos.

Grandes empresas combinan ambas opciones, diversificando su inversión y garantizando mejores resultados.

En Q2BSTUDIO entendemos la importancia de una estrategia de comunicación efectiva. Como empresa de desarrollo y servicios tecnológicos, ayudamos a nuestros clientes a optimizar sus procesos, mejorar su presencia en el mercado y fortalecer su relación con su audiencia. Un enfoque estratégico en PR puede marcar la diferencia para desarrollar marcas sólidas y confiables en el mundo digital.

La ingeniería de software moderna es un espacio altamente competitivo y en constante evolución que requiere una variedad de habilidades. No basta con saber programar bien e implementar tareas según se soliciten, es fundamental conocer el negocio de la empresa, comprender métricas clave, optimizar procesos para lograr resultados más rápidos, identificar casos críticos que el equipo de producto podría no haber considerado, comunicar expectativas de manera clara y probar los resultados con diligencia.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, sabemos que ser un ingeniero productivo implica desempeñar múltiples roles dentro del equipo. La combinación de experiencia, aprendizaje constante y capacidad de adaptación contribuyen al crecimiento profesional y, en muchos casos, a oportunidades de promoción dentro de la compañía.

Estos son algunos consejos para mejorar la productividad como ingeniero de software y aportar valor al equipo y la empresa:

1. Mantén un backlog interno

Las herramientas de gestión como Jira son excelentes, pero están diseñadas para el equipo, no para la organización personal. Tener una lista de tareas propia ayuda a establecer prioridades, distribuir el esfuerzo diario de manera eficiente y recordar pequeños detalles importantes. Al organizar el trabajo, considera priorizar tareas críticas, dividirlas en acciones diarias, reservar tiempo para reuniones, incluir actividades fuera del sprint y hacer seguimiento continuo de tu progreso.

2. Sé proactivo en las reuniones

Las reuniones del equipo son oportunidades clave para aportar ideas, hacer preguntas y tomar iniciativas. Aunque en algunos días la energía sea baja, la participación activa genera impacto a largo plazo y refuerza la presencia dentro del equipo.

3. Comunica con claridad

La comunicación eficaz es esencial. Durante reuniones con múltiples perfiles profesionales, es importante eliminar tecnicismos innecesarios y enfocarse en los resultados y el valor para la empresa. Explicar conceptos complejos de manera sencilla mejora la comprensión y reduce ambigüedades.

4. Construye una buena relación con tu manager

Un buen líder respalda a su equipo y es clave en procesos de promoción y asignación de nuevas responsabilidades. Comprender sus objetivos y alinearse con ellos mediante metas concretas aumenta las posibilidades de crecimiento profesional. Además, desarrollar habilidades de delegación y liderazgo refuerza la experiencia como ingeniero.

5. Prioriza el trabajo enfocado sobre la multitarea

Mantenerse enfocado en una tarea sin interrupciones mejora la eficiencia. Evitar distracciones como notificaciones constantes o reuniones innecesarias permite avanzar en tareas críticas con mayor rapidez. Al recibir mensajes, es recomendable establecer tiempos de respuesta adecuados sin interrumpir el flujo de trabajo.

6. Muestra tu trabajo

Realizar un gran trabajo técnico no es suficiente si nadie lo nota. En muchas ocasiones, los logros pueden pasar desapercibidos si no se comunican adecuadamente. Presentar mejoras de manera visual, con métricas y resultados tangibles, permite que el impacto sea reconocido fuera del equipo técnico.

7. Valora tu tiempo

Trabajar horas extra de forma constante sin una compensación adecuada puede llevar al agotamiento. Es importante establecer límites y priorizar un equilibrio entre la vida personal y laboral. Optimizar el tiempo dentro de la jornada ayuda a evitar cargas adicionales innecesarias y promueve un entorno de trabajo saludable.

En Q2BSTUDIO, creemos que la eficiencia y el crecimiento profesional son pilares fundamentales para el éxito en la industria del software. Aplicar estos principios no solo mejora la productividad individual, sino que también fortalece al equipo y a la empresa en su conjunto.