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

HackSpire 25 trae 25 horas ininterrumpidas de código, creatividad y aprendizaje práctico, un maratón pensado para desarrolladores, diseñadores y personas curiosas que quieren llevar sus ideas al siguiente nivel. Durante el evento habrá retos de programación, sesiones de mentoría y espacios para experimentar con prototipos, inteligencia artificial y ciberseguridad, todo en un ambiente colaborativo y divertido.

Organizado por Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, HackSpire 25 refleja nuestra filosofía de unir innovación y formación. Como especialistas en software a medida y aplicaciones a medida acompañamos a equipos en la creación de soluciones reales, desde la idea hasta la entrega, integrando servicios cloud aws y azure, prácticas de ciberseguridad y modelos de inteligencia artificial aplicados al negocio.

HackSpire25: 25 horas de código, diversión y aprendizaje pusieron a prueba la creatividad y la resistencia de equipos que diseñaron prototipos, desarrollaron aplicaciones y exploraron nuevas ideas tecnológicas.

Introducción: En este artículo explicamos cómo disparar una Cloud Function de Google Cloud mediante un trigger de Cloud Pub/Sub, paso a paso, y cómo integrarlo en arquitecturas orientadas a eventos para procesar mensajes en tiempo real.

Paso 01 Introducción general: Crearemos un tema en Cloud Pub/Sub y una Cloud Function que se ejecuta automáticamente cuando se publican mensajes en dicho tema. Esta técnica es ideal para canalizar eventos y construir procesos desacoplados y escalables.

Paso 02 Crear el topic en Cloud Pub/Sub Navega al servicio Cloud Pub/Sub en la consola de GCP y crea un topic nuevo con el identificador mytopic1. Deja el resto de configuraciones por defecto y confirma la creación. Verifica que el topic aparece en la lista y que puedes añadir suscripciones según sea necesario.

Paso 03 Crear la Cloud Function con trigger de Pub/Sub En la consola de Cloud Functions crea una nueva función con los siguientes ajustes básicos Service name cf-demo2-events-pubsub Region us-central1 Trigger seleccionar Cloud Pub/Sub Topic mytopic1 Revisa opciones adicionales y despliega la función. El código de ejemplo que suele autocompletar la consola lee el payload del evento Pub/Sub, decodifica el campo data en base64 y registra en logs un mensaje tipo Hello, Nombre. En vez de incrustar el snippet exacto aquí describimos su comportamiento para mantener el foco en la arquitectura y en las buenas prácticas de despliegue.

Paso 04 Revisar logs de la Cloud Function Accede a la vista de logs de la función cf-demo2-events-pubsub en la consola de Cloud Functions. Cada vez que se publique un mensaje en el topic verás entradas de ejecución que confirman que la función procesó el mensaje.

Paso 05 Publicar mensajes en el topic Ve a Cloud Pub/Sub, selecciona mytopic1 y usa la opción Publish Message. Publica por ejemplo 10 mensajes con cuerpo My Pub/Message. Cada publicación desencadenará la función y generará una entrada en los logs.

Paso 06 Comprobación final Revisa nuevamente los logs de la función. Deberías ver múltiples registros con el mensaje Hello, My Pub/Message indicativo de ejecuciones exitosas por cada mensaje publicado.

Buenas prácticas y recomendaciones: valida el manejo de errores en la función, implementa reintentos y dead letter topics para mensajes que no puedan procesarse, y monitoriza métricas y costes asociados a invocaciones. Considera usar autenticación y políticas de acceso mínimo en IAM para asegurar que sólo servicios autorizados puedan publicar en el topic.

RAG significa Retrieval-Augmented Generation y es una técnica para potenciar modelos de lenguaje con conocimiento externo. En lugar de confiar solo en lo que el modelo aprendió durante su entrenamiento, un sistema RAG almacena documentos en una base de datos vectorial y los convierte en vectores. Cuando un usuario formula una pregunta, el sistema recupera los fragmentos más relevantes y los pasa al modelo, que genera la respuesta basándose en ese contexto. Es similar a un estudiante que consulta un libro de texto antes de responder, lo que mejora la precisión frente a respuestas inventadas.

1 Crear una cuenta en Google Cloud Para empezar necesita una cuenta en Google Cloud. Google ofrece para nuevos usuarios un crédito inicial que puede usar en servicios como Vertex AI. Regístrese con su cuenta Gmail y configure un proyecto donde habilitar APIs.

2 Activar la API de Vertex AI En la consola de Google Cloud abra APIs y Servicios y busque la API de Vertex AI. Seleccione la API y actívela para el proyecto en el que trabajará.

3 Crear una cuenta de servicio En IAM y Administración cree una cuenta de servicio dedicada para acceder a Vertex AI. Asigne un rol con permisos adecuados como Vertex AI User. Genere una clave en formato JSON y descargue ese archivo, que servirá para autenticar las llamadas desde su código.

4 Inicializar proyecto Node y librerias Cree un proyecto Node.js con npm init -y y agregue las librerías necesarias para integrar LangChain, Pinecone y Vertex AI. Entre las utilidades estarán los conectores para Pinecone, el cliente oficial de Pinecone, los adaptadores de Vertex AI y herramientas para dividir documentos. Estos componentes permiten extraer texto de PDFs, partirlo en fragmentos y calcular embeddings con Vertex AI para indexarlos.

5 Qué vamos a construir El objetivo es un sistema RAG que responda preguntas sobre la política interna de una empresa. En la práctica: tomamos un PDF con la política, lo fragmentamos, calculamos embeddings con Vertex AI, los almacenamos en Pinecone y en tiempo de consulta recuperamos los fragmentos relevantes para que el LLM genere una respuesta basada solo en ese contexto.

6 Cargar el documento y configurar Pinecone Primero extraiga el contenido del PDF con un loader apropiado y use un text splitter para crear fragmentos de tamaño adecuado con solapamiento para preservar contexto. En Pinecone cree un index con dimensiones compatibles con el modelo de embeddings que use, por ejemplo dimension 768 y metric cosine si su embedding produce vectores de 768 dimensiones. Configure las claves de API de Pinecone y el fichero de credenciales de Google en variables de entorno para que el servicio pueda autenticarse.

7 Guardar los embeddings en Pinecone y buenas prácticas Genere embeddings de cada fragmento con Vertex AI y suba esos vectores al index de Pinecone junto a metadatos que permitan recuperar el origen del texto. Use concurrencia controlada para no sobrecargar las APIs y compruebe en la consola de Pinecone que los vectores se indexaron correctamente. Mantenga el tamaño de fragmento y el solapamiento balanceados para optimizar la calidad de las respuestas.

8 Recuperación y respuesta con LLM En tiempo de consulta realice una búsqueda de similitud en Pinecone para obtener los fragmentos más relevantes. Construya un prompt que incluya una instrucción de sistema con reglas claras de no inventar respuestas y una sección con los fragmentos recuperados como contexto. Envíe esa combinación a un modelo de Vertex AI como Gemini para obtener una respuesta precisa y con referencias al contenido indexado.

Recomendaciones de despliegue y seguridad Piense en control de acceso a las claves, rotación de credenciales y en minimizar datos sensibles en los vectores. Para auditoría guarde trazabilidad de las consultas y las porciones de texto usadas para cada respuesta. Para mejorar la escalabilidad considere cachés de resultados frecuentes, pipelines de ingesta automáticos y monitorización de costes en Google Cloud y Pinecone.

Java es uno de los lenguajes de programación más utilizados por su versatilidad, independencia de plataforma y robustez, y sigue siendo favorito entre desarrolladores de todo el mundo. En el contexto de pruebas automatizadas Java ofrece estabilidad y una amplia biblioteca de herramientas para crear suites de testing confiables y mantenibles.

Tipos de datos y variables. Los tipos de datos definen qué clase de información podemos almacenar y manipular. Los tipos primitivos como int, double, char y boolean sirven para valores simples. Los tipos no primitivos como arrays, clases y colecciones permiten estructuras más complejas y gestionar conjuntos de datos dinámicos. En automatización de pruebas se usan variables para instancias de WebDriver, localizadores de elementos y datos de prueba. Por ejemplo para generar una serie de Fibonacci se puede usar un int para controlar el número de términos y una estructura dinámica como ArrayList para almacenar los valores generados.

Métodos y constructores. Un método es un bloque de código que realiza una tarea concreta y permite reutilizar lógica sin repetirla. Por ejemplo un método factorial recibe un entero y devuelve su factorial. Los constructores inicializan objetos, comparten el nombre de la clase y no tienen tipo de retorno. En pruebas es habitual crear constructores para configurar objetos de prueba y métodos para acciones repetitivas como iniciar sesión o verificar estados.

Sentencias de control. Las sentencias if else, switch, while, do while y for permiten dirigir el flujo de ejecución según condiciones y repetir bloques de código. If permite ejecutar acciones cuando una condición es verdadera. If else se usa cuando hay que elegir entre dos caminos, por ejemplo comprobar si un número es par o impar evaluando el módulo 2. Los if anidados permiten decisiones multinivel, como categorizar por edad en niño adolescente adulto o tercera edad según rangos definidos.

Aplicación práctica en pruebas automatizadas. En automatización es clave combinar buenas prácticas de programación con herramientas de testing. Usar tipos de datos adecuados mejora rendimiento y legibilidad. Organizar la lógica en métodos y clases facilita el mantenimiento de pruebas y la reutilización. Las estructuras de control permiten modelar escenarios de negocio complejos y validar condiciones esperadas. Además, manejar excepciones y escribir pruebas que capturen fallos aporta resiliencia a la suite de automatización.

Hola a todos soy Karthika Krishnan y soy estudiante de Programación Informática. En el Laboratorio 1 trabajé en la revisión y prueba de código en la comunidad de código abierto.

Cómo realicé la revisión de código: revisé el proyecto de un compañero llamado Repository-Context-Packager. Para comenzar forkeé y cloné el repositorio, instalé dependencias con npm install, vinculé el paquete con npm link y probé los comandos indicados en el README. Probé comandos como repo-packager . para el directorio actual, repo-packager . --include *.js para filtrar archivos y repo-packager . -o out.txt para volcar la salida a un archivo. También hice pruebas con casos límite como carpetas vacías y nombres de archivo con espacios.

Comunicación: utilicé principalmente GitHub Issues de forma asíncrona para reportar problemas con detalles, resultado esperado versus resultado real y sugerencias de mejora.

Revisión del repositorio ajeno: la herramienta funcionaba pero detecté detalles faltantes e inconsistencias en la documentación. Abrí varios issues incluyendo: aclarar la instalación indicando la versión de Node.js requerida; estandarizar los ejemplos de uso entre repo-packager y tool-name; añadir ejemplos reales de la salida de --help y --version; proporcionar un archivo de salida de ejemplo en una carpeta; añadir al menos una prueba básica o actualizar el README indicando tests no implementados aún. Fueron problemas pequeños pero específicos que ayudarán a nuevos usuarios.

Correcciones realizadas: actualicé mi README para incluir pasos de configuración más claros, ajusté algunas etiquetas en la interfaz y añadí una nota breve sobre el directorio de salida.

Lo que aprendí: aunque el código funcione, la claridad de la documentación es igual de importante. Revisar y probar desde etapas tempranas ayuda a detectar detalles que pasarían desapercibidos. Abrir issues pequeños y focalizados es mucho más eficaz que uno grande y general.

Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida para clientes que buscan soluciones personalizadas. Ofrecemos servicios de inteligencia artificial y soluciones de ia para empresas incluyendo agentes IA, así como servicios de ciberseguridad y pentesting. También implementamos servicios cloud aws y azure y trabajamos con inteligencia de negocio y Power BI para transformar datos en valor.

En este artículo repasamos dos pilares que todo desarrollador Svelte debe dominar: ganchos del ciclo de vida y accesibilidad. Svelte ofrece herramientas mínimas y potentes para controlar cuándo se ejecuta el código y cómo limpiarlo, y al mismo tiempo facilita patrones prácticos para que las interfaces sean usables por todas las personas.

Ganchos del ciclo de vida

Svelte incluye ganchos simples y predecibles que cubren la mayoría de las necesidades reales sin añadir librerías adicionales. onMount se ejecuta después de que el componente se renderiza por primera vez en el DOM y es ideal para obtener datos, medir nodos o registrar oyentes. $effect.pre corre justo antes de que Svelte actualice el DOM cuando cambia el estado reactivo, útil para inspeccionar valores antiguos antes del cambio. $effect se ejecuta después de la actualización del DOM, perfecto para medir, desplazar o sincronizar con bibliotecas externas. onDestroy se usa para limpiar recursos cuando el componente se desmonta, evitando fugas de memoria como timers o listeners residuales.

Un patrón recomendable es poner la suscripción y la configuración inicial en onMount y devolver una función de limpieza o usar onDestroy para liberar recursos. Así se evita degradación del rendimiento en aplicaciones a gran escala.

Accesibilidad práctica

La accesibilidad no es un añadido opcional, es un requisito de usabilidad. Svelte ya avisa de ciertos problemas durante la compilación, pero nosotros debemos aplicar semántica, control de foco, contraste y teclas de acceso. Comenzar por roles ARIA simples como role=dialog o role=tablist ayuda a que tecnologías asistivas interpreten mejor la UI. Las etiquetas y los atributos correctos permiten que lectores de pantalla anuncien contextos útiles.

Soportar la navegación por teclado es esencial. Menús, pestañas y diálogos deben responder a flechas, Tab y Escape. La gestión del foco es clave: al abrir un modal el foco debe saltar dentro del diálogo y quedar atrapado hasta que se cierre, de modo que la navegación no se pierda detrás del fondo. Para notificaciones dinámicas usar aria-live garantiza que las actualizaciones importantes se anuncien a usuarios de lectores de pantalla.

Etiquetas vinculadas a inputs con for e id o con el input envuelto por label mejoran la experiencia de usuarios de lectores de pantalla. Controlar el contraste de color con herramientas como WebAIM ayuda a cumplir ratios mínimos recomendados y mejora la legibilidad para usuarios con baja visión.

Ejemplo práctico en palabras

Imagina un modal accesible: usar role=dialog y aria-modal=true para anunciar la ventana, mover el foco al primer control al abrirla, implementar un trap de foco para que Tab y Shift Tab roten dentro del modal y cerrar con Escape. Además, enlazar el título con aria-labelledby y proporcionar botones con etiquetas claras convierte ese componente en algo usable por mouse, teclado y lector de pantalla.

Por qué esto mejora tu producto

Aplicar estos patrones reduce errores, aumenta la satisfacción de usuarios y amplía la audiencia alcanzable. Si construyes aplicaciones a medida o software a medida, incorporar accesibilidad desde el inicio es más eficiente que parchearla después.

Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudar

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software que crea aplicaciones a medida y soluciones empresariales integrales. Ofrecemos servicios en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, y soluciones de inteligencia de negocio y Power BI. Nuestro equipo diseña interfaces accesibles y componentes robustos en Svelte, y también integra agentes IA y estrategias de ia para empresas para potenciar flujos de trabajo.

Las etiquetas de imagen en HTML son clave para crear páginas atractivas y accesibles. Entender su semántica mejora la experiencia del usuario y el posicionamiento web. A continuación explicamos de forma práctica las etiquetas principales y buenas prácticas para manejar imágenes en proyectos de software a medida y aplicaciones web.

1. Etiqueta básica img
La forma más simple de insertar una imagen es <img src=sunset.jpg alt=Sunset over the mountains> donde src es la ruta del archivo y alt el texto alternativo esencial para accesibilidad y SEO

2. Agrupar con figure
Cuando una imagen es un elemento independiente del contenido conviene envolverla en <figure> <img src=sunset.jpg alt=Sunset over the mountains> </figure> esto indica a navegadores y lectores de pantalla que la imagen tiene significado propio

3. Añadir leyendas con figcaption
Para explicar la imagen coloque una leyenda dentro de figure <figure> <img src=sunset.jpg alt=Sunset over the mountains> <figcaption>Vista espectacular del atardecer en el Himalaya</figcaption> </figure>

4. Imágenes responsive con picture
Utilice picture y source para servir diferentes formatos y tamaños según el dispositivo <picture> <source media=(min-width:800px) srcset=sunset-large.jpg> <source media=(min-width:400px) srcset=sunset-medium.jpg> <img src=sunset-small.jpg alt=Sunset over the mountains> </picture> así se optimiza rendimiento y experiencia en móviles y escritorio

5. Áreas clicables con usemap
Para mapas y diagramas interactivos use usemap y map con area <img src=world-map.jpg alt=World Map usemap=#worldmap> <map name=worldmap> <area shape=rect coords=50,50,200,150 href=https://en.wikipedia.org/wiki/India alt=India> <area shape=circle coords=400,200,50 href=https://en.wikipedia.org/wiki/Australia alt=Australia> </map> útil para productos con puntos interactivos, infografías y mapas

Ejemplo semántico final
<article> <h2>Travel to the Himalayas</h2> <figure> <picture> <source srcset=himalaya.avif type=image/avif> <source srcset=himalaya.webp type=image/webp> <img src=himalaya.jpg alt=Snow-covered Himalayan peaks usemap=#himalaya-map> </picture> <map name=himalaya-map> <area shape=circle coords=250,200,50 href=everest.html alt=Mount Everest> </map> <figcaption>Cordillera Himalayan con un área clicable que enlaza a Everest</figcaption> </figure> </article>

Buenas prácticas
Siempre añada alt claro y descriptivo para accesibilidad, use figure y figcaption para dar significado, emplee picture para versiones responsive, y pruebe las áreas clicables en distintos tamaños de pantalla.

Diseñar un producto electrónico es al mismo tiempo estimulante y exigente; requiere equilibrar creatividad, precisión ingenieril y consideraciones prácticas de negocio. Desde un dispositivo para el hogar inteligente hasta un sensor IoT o una placa empotrada personalizada, el proceso suele seguir fases definidas que llevan una idea a un prototipo funcional y finalmente a un producto listo para el mercado.

1. Empezar por el problema, no por la tecnología Antes de elegir chips o dibujar esquemas conviene definir con claridad el problema que se quiere resolver. Pregúntate quiénes son los usuarios, en qué condiciones usarán el producto, qué funciones son imprescindibles y cuáles son complementarias. Este enfoque orientado al problema evita decisiones técnicas que no aportan valor real. Un ejercicio útil es redactar un escenario de uso que revele requisitos ocultos: necesidad de pantalla y su resolución, autonomía en batería, tipo de conectividad como Wi-Fi ZigBee Bluetooth o Ethernet, sensores e interfaces imprescindibles, coste objetivo y volumen de producción.

2. Definir el factor de forma y seleccionar componentes clave Con los requisitos claros toca decidir el factor de forma y elegir la plataforma principal: SoC o SBC, memoria DDR y almacenamiento flash, módulos de conectividad, opciones de pantalla y control táctil, y sistemas de audio si se necesita control por voz. También hay que considerar factores mecánicos: dimensiones del PCB y número de capas, tamaño y material de la carcasa, y gestión térmica con ventilación o disipadores. A menudo hay que negociar compromisos, por ejemplo eliminar sensores no esenciales para ahorrar espacio.

3. Diseño de la carcasa, desarrollo del PCB y trabajo de firmware En esta etapa las ideas se transforman en prototipos: el diseño de la carcasa se modela en CAD 3D y se valida para montaje ventilación y compatibilidad con cajas estándar, usando prototipos por impresión 3D CNC o vaciado antes del molde definitivo. El hardware requiere esquemáticos y trazado de PCB cuidando planos de alimentación EMI e integridad de las señales; se integran interfaces USB RS485 Ethernet Wi-Fi Bluetooth ZigBee así como audio sensores y pantalla. Paralelamente el firmware aborda el portado de sistemas operativos como Linux Android o RTOS integración de drivers comunicaciones MQTT ZigBee Modbus diseño de la interfaz con frameworks como Qt o LVGL y funciones críticas como actualizaciones OTA recuperación ante fallos y logging. Al final de esta fase se dispone de un prototipo de ingeniería listo para validar funcionalidades y realizar iteraciones.

4. Verificación pruebas utillaje y producción en serie Con prototipos completos el enfoque cambia a escalado y fiabilidad. En ensamblaje se verifican ajustes de carcasa y PCB rutas de cableado y montaje seguro manteniendo consistencia en las series piloto. Las pruebas incluyen comprobaciones funcionales arranque precisión de sensores conectividad y experiencia de usuario pruebas de estrés como burn in de 72 horas ciclos térmicos ambientales y ensayos de EMI EMC humedad y descargas electrostáticas. Se realizan pruebas con usuarios para validar la usabilidad en escenarios reales. El utillaje comprende la creación de moldes de inyección y ejecuciones T1 T2 para afinar la fabricación acabados superficiales pintura serigrafía y branding. Según el mercado son necesarias certificaciones como CE FCC RoHS o CCC para garantizar cumplimiento de seguridad y medio ambiente.

5. Lanzamiento del producto Tras certificar el producto se procede al aumento de producción embalaje y manuales bloqueo de versiones de firmware y despliegue comercial y de distribución. Lo que empezó como una idea se convierte así en un producto electrónico listo para el mercado.