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Nuevo artículo publicado, espero que te sirva.

Bibliotecas de componentes vs sistemas de diseño en 2025

En 2025 la elección entre una biblioteca de componentes y un sistema de diseño ya no es solo una cuestión estética, es una decisión estratégica que afecta la velocidad de desarrollo, la coherencia de la experiencia de usuario y la escalabilidad del producto. Una biblioteca de componentes ofrece piezas reutilizables listas para integrar, ideal para equipos pequeños o proyectos que necesitan aceleración en el front end. Un sistema de diseño engloba además principios, tokens de diseño, documentación y procesos de gobernanza, y resulta crucial cuando se busca consistencia entre múltiples productos, marcas o equipos distribuidos.

Ventajas de una biblioteca de componentes: rapidez en la implementación, menor coste inicial y facilidad para prototipado. Desventajas: puede derivar en inconsistencias si no hay pautas claras y su mantenimiento puede volverse caótico con el crecimiento del proyecto. Ventajas de un sistema de diseño: alineación interequipos, escalabilidad y mejor experiencia del usuario. Desventajas: inversión inicial mayor y necesidad de roles responsables para su gobierno.

Cómo decidir en 2025: evalúa la complejidad del producto, el número de equipos que trabajan en la interfaz y la necesidad de cumplimiento y accesibilidad. Para un producto en expansión o un catálogo de aplicaciones empresariales, un sistema de diseño es la inversión que asegura coherencia y reduce deuda técnica a largo plazo. Para prototipos o productos con alcance limitado, una biblioteca de componentes bien organizada puede ser la opción más eficiente.

Presentamos Super Banana, una aplicación web impulsada por inteligencia artificial diseñada para simplificar y acelerar la creación de imágenes de alto impacto. En un mundo donde el contenido es rey y las miniaturas visuales son la puerta de entrada, Super Banana actúa como copiloto creativo para creadores, vendedores de comercio electrónico y equipos de marketing que necesitan miniaturas llamativas y fotografías de producto profesionales sin invertir horas en edición.

Super Banana incluye tres herramientas principales que cubren necesidades reales de producción visual

Thumbnail Builder : el usuario sube sus activos como un selfie o una foto de producto y describe el tema del video. La IA compone una miniatura completa y atractiva, generando fondos personalizados al instante y organizando la composición para maximizar clics y retención.

Product Photoshoot : convierte una foto simple de producto en una imagen fotográfica de catálogo lista para vender. Basta con subir la imagen y describir la escena deseada por ejemplo en una encimera de mármol con luz de mañana y la IA recrea iluminación, sombras y perspectiva realistas para un resultado profesional.

Reimaginer : un espacio creativo para generar imágenes desde texto o transformar fotos existentes con un prompt sencillo, desde convertir una foto en acuarela hasta crear stickers con corte troquelado.

Demostración en la nube y tecnología empleada

Super Banana está desplegada en Google Cloud y utiliza los modelos de vanguardia de Google Gemini accesibles mediante el SDK genai. Para generación puramente texto a imagen, por ejemplo al crear un fondo desde cero en el Thumbnail Builder, se usa imagen-4.0-generate-001 por su capacidad para interpretar descripciones y producir imágenes artísticas en alta resolución. Para el procesamiento multimodal y la composición compleja se emplea gemini-2.5-flash-image-preview, que comprende y procesa entradas de texto y múltiples imágenes en una sola llamada API, permitiendo enviar activos, ejemplos de estilo y el prompt para componer una visual coherente.

El desarrollo incluyó una extensa ingeniería de prompts y reglas de sistema que guían a la IA para comportarse como un diseñador gráfico de primer nivel o un fotógrafo profesional, garantizando resultados estéticos, técnicamente sólidos y comercialmente viables.

Características multimodales que marcan la diferencia

Composición asistida por IA : el Thumbnail Builder no se limita a colocar elementos sobre un fondo. El modelo entiende el contexto de múltiples activos y el prompt, elimina fondos de forma inteligente, determina una composición efectiva y mezcla todos los elementos en una miniatura pulida, automatizando tareas que en Photoshop llevarían mucho tiempo.

Edición contextual de imágenes : tanto Product Photoshoot como Reimaginer interpretan una imagen existente junto con un comando de texto. La IA no aplica efectos superficiales, sino que edita realísticamente la escena, casando perspectiva, iluminación y reflejos para un resultado natural.

Transferencia de estilo few shot : los usuarios pueden subir ejemplos de estilo que la IA emula en mood, colorimetría y composición al generar nuevas imágenes. Esto permite mantener branding consistente y generar contenidos en un estilo propio, haciendo de la IA un verdadero socio creativo.

Impacto y casos de uso

Super Banana reduce la barrera para crear contenido visual profesional, ideal para creadores de contenido, comercios electrónicos, equipos de marketing y agencias. Genera miniaturas que aumentan CTR, fotografías de producto listas para tiendas online y variaciones creativas para campañas publicitarias, redes sociales y listings de producto.

Sobre Q2BSTUDIO

Introducción: construir formularios reactivos sin la sobrecarga de frameworks puede ser un cambio de paradigma. En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida y hemos visto cómo HTMX permite interfaces interactivas sin montañas de dependencias ni complejos sistemas de estado. En este artículo reviso cinco estrategias pragmáticas para desplegables dependientes que funcionen en producción, cuándo usarlas y buenas prácticas de backend y seguridad. También encontrarás referencias a servicios que ofrecemos como inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure.

Estrategia 1: oyentes ocultos, la opción por defecto. Idea central: mantener el control separando el input visible del componente que realiza la petición. El elemento principal sigue actuando como dropdown y un listener oculto con hx-trigger captura el cambio y solicita al servidor las opciones dependientes. Ventajas: mantiene el foco del usuario, facilita la depuración y escala bien cuando hay cinco o más desplegables encadenados. Desventaja aceptable: más llamadas HTTP, pero en la mayoría de casos no es cuello de botella. Esta técnica encaja perfectamente en proyectos de software a medida y aplicaciones complejas donde la claridad del HTML importa.

Estrategia 2: múltiples targets, la opción simple. Cuando solo hay una dependencia directa Country a City, actualizar directamente el contenedor objetivo es suficiente. Es fácil, claro y perfecto para formularios de contacto o direcciones con dos o tres niveles. Evítalo si las dependencias se vuelven enredadas o superan tres niveles de cascada.

Estrategia 3: swaps fuera de banda para rendimiento. En aplicaciones de alto tráfico o cuando una interacción debe actualizar varios componentes a la vez, usar swaps out of band permite en una sola respuesta del servidor reemplazar varios contenedores. Requiere más cuidado al generar la respuesta pero reduce rondas de ida y vuelta al servidor. Útil en filtros avanzados o paneles donde cada selección impacta múltiples listas.

Estrategia 4: encadenado de eventos para lógica compleja. Cuando las actualizaciones dependen de condiciones, reglas de negocio o rutas distintas según el valor seleccionado, añadir un poco de JavaScript para orquestar llamadas HTMX y decisiones condicionales es razonable. Mantén el uso restringido a los casos donde las otras estrategias no alcanzan, pues más lógica en cliente implica más superficie de depuración.

Estrategia 5: reemplazo de formulario completo, no lo hagas. Reemplazar outerHTML del formulario entero al cambiar un desplegable provoca pérdida de foco, borrado de estado y una mala experiencia en móviles. Es una fuente común de frustraciones de usuarios y problemas de accesibilidad.

Árbol de decisión rápido: construyendo algo nuevo comienza con oyentes ocultos; formulario de dos desplegables usa múltiples targets; sitio de alto tráfico considera swaps out of band; lógica condicional usa event chaining con prudencia; evitar reemplazar el formulario completo.

Ejemplos de uso en proyectos reales: filtros de producto en e commerce con oyentes ocultos para mantener independencia entre filtros; formularios de dirección con swaps OOB cuando una selección actualiza varias listas y la latencia es crítica; formularios de contacto simples con múltiples targets; wizards de onboarding con event chaining para flujos condicionales.

Seguridad y backend: validar siempre la entrada en servidor antes de procesar. En Node.js usa validadores como express-validator para comprobar que los códigos de país y demás parámetros cumplen formato esperado. Escapa cualquier contenido que inyectes en HTML para prevenir XSS y aplica rate limiting en endpoints de dropdown para evitar abusos automáticos. Estas medidas son esenciales cuando entregas soluciones de software a medida o integras ia para empresas.

HackSpire 25 reúne 25 horas de código, diversión y aprendizaje intensivo en un entorno colaborativo donde la creatividad y la resolución rápida de problemas son protagonistas. Organizado con la visión de fomentar el talento y la innovación, el evento cuenta con retos de programación, sesiones de diseño de producto y pruebas en tiempo real que ponen a prueba las habilidades técnicas y estratégicas de los equipos participantes.

En HackSpire 25 la presencia de Q2BSTUDIO se nota en cada rincón: como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, aportamos experiencia práctica y casos reales para que los participantes trabajen sobre problemas de negocio auténticos. Nuestros especialistas en inteligencia artificial y agentes IA imparten talleres prácticos sobre cómo integrar IA para empresas en productos reales, y además ofrecemos orientación sobre servicios cloud aws y azure y automatización para escalar soluciones.

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.