Descubre artículos sobre inteligencia artificial, desarrollo de aplicaciones a medida y consejos prácticos de ingeniería de software. Aprende cómo la tecnología puede potenciar tus proyectos.

En nuestro último podcast conversamos con la CIO y group executive for technology Stevie-Ann Dovico sobre cómo Beyond Bank elevó sus operaciones de primera línea mediante una estrategia de datos refinada. Stevie-Ann comparte decisiones prácticas, desde la centralización de fuentes de datos hasta la creación de pipelines que entregan analítica en tiempo real al personal de atención, lo que permitió mejorar la velocidad de respuesta, la personalización del servicio y la mitigación de riesgos operativos.

La experiencia de Beyond Bank demuestra que una estrategia de datos bien ejecutada transforma la experiencia del cliente y empodera a los equipos en contacto directo con usuarios. Al combinar modelos predictivos y dashboards interactivos se consigue una visión única del cliente que alimenta decisiones en segundos, reduce fricciones y aumenta la eficiencia en canales presenciales y digitales.

En Q2BSTUDIO acompañamos a organizaciones que quieren replicar estos resultados ofreciendo desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida diseñadas para integrar datos, automatizar procesos y escalar capacidades de inteligencia. Nuestro enfoque une diseño, arquitectura cloud y gobernanza de datos, apoyado en servicios cloud aws y azure y en prácticas robustas de ciberseguridad para proteger la información crítica.

NSW RegStar se reinicia tras la salida de DCS del flujo de trabajo clave. El reinicio responde a una interrupción en los procesos automatizados que gestionan registros y validaciones, lo que provocó retrasos operativos y la necesidad de un restablecimiento controlado. Cita desafíos de entrega y cronogramas actualizados.

En la práctica los equipos técnicos procedieron a validar la integridad de los datos, aplicar puntos de restauración y reordenar tareas pendientes para mitigar el impacto. Los principales riesgos detectados incluyen acumulación de colas de procesamiento, posibles desincronizaciones entre módulos y la necesidad de controles adicionales antes de reanudar operaciones a plena capacidad. Se han publicado cronogramas actualizados y rutas alternativas para completar las entregas afectadas.

Como empresa especializada en desarrollo de software, Q2BSTUDIO ofrece apoyo para este tipo de incidentes: desde auditorías de flujo de trabajo y diseño de soluciones resilientes hasta la implementación de aplicaciones a medida y software a medida que evitan puntos únicos de fallo. Podemos diseñar módulos redundantes, pipelines de integración continua y mecanismos de reconciliación automatizada que reducen el riesgo de reinicios inesperados. Con experiencia en inteligencia artificial y agentes IA es posible incorporar monitorización proactiva y automatización inteligente para identificar y resolver anomalías en tiempo real.

BrandSpark es una suite de marketing impulsada por inteligencia artificial diseñada para empoderar a pymes, vendedores de comercio electrónico y emprendedores en solitario. Su objetivo es resolver el reto habitual de generar activos de marketing profesionales sin un gran presupuesto ni un equipo creativo dedicado, transformando una simple foto de producto en un conjunto completo de materiales listos para publicar.

Funciones principales: AI Photo Shoot convierte una imagen de producto básica en fotografías de calidad de estudio aplicando fondos personalizados, iluminación y estilos profesionales. AI Ad Creator integra de forma artística el texto promocional directamente sobre la imagen para crear anuncios listos para redes sociales. AI Campaign Planner genera una estrategia de marketing de 7 días con temas diarios, captions, hashtags y llamadas a la acción, todo adaptado al producto y al objetivo de la campaña.

Cómo funciona técnicamente: BrandSpark aprovecha capacidades multimodales avanzadas para combinar imagen y texto en las instrucciones. El motor gemini-2.5-flash-image-preview alimenta la generación y edición visual, permitiendo cambiar fondos, ajustar la iluminación y añadir elementos gráficos de forma coherente con la estética deseada. Para generación de texto y planificación se utiliza gemini-2.5-flash, cuya comprensión multimodal permite analizar la imagen de entrada y producir textos contextualizados y relevantes.

Para obtener salidas estructuradas y fáciles de integrar en la interfaz, BrandSpark emplea JSON Mode con responseSchema. Esto permite recibir titulares, captions y planes de campaña en formato estructurado, evitando manipulaciones complejas de cadenas y facilitando la construcción de una experiencia de usuario predecible y fiable.

Multimodalidad aplicada al marketing: el valor diferencial de BrandSpark es su capacidad de generar contenido visual y textual que se alimenta mutuamente. Edición de imágenes guiada por texto convierte fotos reales en composiciones con aspecto profesional sin necesidad de sesión fotográfica. Y la estrategia visualmente anclada genera textos y hashtags directamente relacionados con lo que aparece en la foto, por ejemplo creando captions sobre rutinas de café al ver una cafetera, o enfocando mensajes hacia audiencias específicas según los elementos del producto.

Beneficios para pymes y emprendedores: ahorro de tiempo, reducción de costes en producción creativa y campañas más relevantes y específicas que aumentan la tasa de conversión. BrandSpark permite a comercios pequeños competir con contenidos de alto impacto sin recurrir a agencias costosas.

Mayordomo Social es un kit integral potenciado por inteligencia artificial diseñado para optimizar el flujo creativo de community managers, creadores de contenido y equipos de marketing. Esta herramienta reúne en una interfaz coherente un conjunto de utilidades especializadas que ahorran tiempo y elevan la calidad de los activos para redes sociales.

El producto incorpora tres módulos principales. Generador de miniaturas para YouTube: un editor altamente personalizable que va más allá de la simple conversión de texto en imagen. Permite definir tema, estilo artístico, iluminación, encuadre y textos superpuestos para producir miniaturas llamativas que aumentan el CTR. Se pueden generar imágenes desde un prompt detallado o subir una imagen base que la IA edita y mejora. Generador de publicaciones para redes sociales: crea copys adaptados a plataformas como LinkedIn e Instagram a partir de la idea central del usuario y del tipo de publicación deseada, por ejemplo promocional o educativa. Además genera una imagen contextualmente coherente que acompaña el texto, entregando un paquete listo para publicar. Eliminador de fondos: una utilidad esencial que elimina el fondo de cualquier imagen cargada por el usuario y devuelve un PNG con fondo transparente, ideal para componer diseños.

Mayordomo Social está construido aprovechando la API de Gemini y fue prototipado y refinado usando Google AI Studio. Esta plataforma permitió probar estrategias multimodales y afinar el control y la calidad en cada función. Se emplearon dos modelos clave: gemini-2.5-flash para la generación de texto y la creación de meta prompts que transforman selecciones simples del usuario en descripciones detalladas para el modelo de imagen, y gemini-2.5-flash-image-preview como núcleo de las capacidades visuales, encargado de generar imágenes desde texto, editar imágenes subidas y realizar ediciones sin máscara para aislar sujetos y eliminar fondos.

El valor diferencial de Mayordomo Social reside en su enfoque multimodal. Para la edición de miniaturas combina imagen y texto: el usuario sube una fotografía y aporta instrucciones complejas de estilo, tema y texto a añadir; el modelo no se limita a superponer texto sino que reinterpreta la imagen completa para producir un resultado coherente y profesional. En las publicaciones sociales se aplica un flujo encadenado multimodal: a partir de una idea se genera el copy y a su vez se deriva un prompt visual que alimenta al modelo de imágenes para producir una pieza visual alineada temáticamente con el texto, lo que ahorra tiempo y asegura consistencia creativa. Para tareas prácticas, el eliminador de fondos entiende instrucciones directas y ejecuta ediciones complejas sin necesidad de enmascarado manual.

Desbloqueando LLMs: Inferencia segura para todos. Imagínese aprovechar el poder de los modelos de lenguaje a gran escala sin exponer datos sensibles ni gastar una fortuna en recursos de cómputo. Para muchas organizaciones, ejecutar LLMs es inviable por razones de privacidad y por la potencia computacional necesaria. Sin embargo existe una vía para democratizar el acceso a LLMs garantizando seguridad de datos y eficiencia operativa.

La idea fundamental es realizar inferencia segura. En lugar de introducir directamente los datos en el modelo, se cifran mediante técnicas criptográficas avanzadas. El LLM opera sobre datos cifrados y genera resultados también cifrados. Solo el propietario de la clave privada puede descifrar la salida, manteniendo la confidencialidad total en todo el proceso. Esta aproximación emplea conceptos como cifrado homomórfico, computación confidencial y protocolos no interactivos para permitir cómputos útiles sin revelar la información original.

Un avance clave consiste en cómo el modelo interactúa con datos cifrados: optimizando operaciones matriciales dentro del dominio cifrado, integrando de forma inteligente operaciones de refresco de criptotexto en capas de normalización y reduciendo costes de comunicación entre partes. Piense en hacerlo como empacar una maleta: en lugar de lanzar todo sin orden, plegamos y comprimimos para maximizar espacio y minimizar sobrecarga.

Beneficios para desarrolladores y empresas: protección reforzada de datos sensibles, reducción de costes computacionales frente a métodos seguros tradicionales, despliegue simplificado en pipelines existentes y posibilidad de ejecutar LLMs complejos en dispositivos con recursos limitados o en la nube. Además aumenta la confianza de usuarios y clientes al demostrar un compromiso real con la privacidad.

Un reto de implementación es optimizar las transformaciones entre texto plano y texto cifrado. Un mal diseño en estas conversiones puede anular las ventajas de rendimiento obtenidas en otras etapas. Recomendamos perfilar estas transformaciones de forma meticulosa y probar varias estrategias de codificación para encontrar el mejor equilibrio entre eficiencia y seguridad.

Las aplicaciones prácticas son inmensas. Medicina personalizada que analiza datos genéticos para recomendar tratamientos sin revelar secuencias de ADN. Modelado financiero seguro que predice tendencias de mercado sin comprometer carteras de inversión. Casos de uso adicionales incluyen agentes IA que actúan sobre datos sensibles, automatización de procesos empresariales con protección end to end y soluciones de inteligencia de negocio que respetan la privacidad.

Introducción En este artículo explico mi configuración local de IA en Ubuntu que utilizo tanto para proyectos personales como para flujos profesionales incluyendo chat local, flujos agentivos, agentes para programación, análisis de datos y generación de datasets sintéticos. Esta configuración es especialmente útil cuando necesito generar grandes cantidades de datos sintéticos localmente, procesar datos sensibles con modelos de lenguaje de forma segura, usar agentes locales sin enviar datos privados a proveedores externos, o simplemente usar chat y RAGs con total privacidad.

Qué aprenderás Compilar llama.cpp en tu máquina y añadirlo al PATH para poder usar la versión de vanguardia; usar llama-server para servir modelos locales con inferencia rápida; configurar llama-swap para conmutación automática de modelos y exponer una API compatible con OpenAI; usar systemd para ejecutar llama-swap como servicio que arranca con el sistema y se reinicia cuando cambia el archivo de configuración; integrar IA local en modo agente en tu terminal y en editores como QwenCode/OpenCode; probar flujos agentivos en Python con CrewAI. También comento modelos recomendados y configuraciones avanzadas como expansión de contexto, inferencia en lotes paralelos y uso de flash attention.

Presentamos Maestro IA, una experiencia de rol por texto reinventada que combina narración generativa y arte generado por IA para crear aventuras únicas y rejugables. Esta aplicación convierte al modelo de lenguaje en un Dungeon Master virtual que describe entornos, controla estadísticas, presenta personajes no jugables y propone desafíos en tiempo real, todo respondiendo a los comandos escritos del jugador.

Cómo funciona la experiencia: en el núcleo del sistema un avanzado modelo de lenguaje actúa como maestro narrador. Una instrucción de sistema define la personalidad y las reglas de formato, indicando que descripciones específicas se emitan con etiquetas estructuradas como [MAP_DESCRIPTION: ...], [NPC_DESCRIPTION: ...] y [HEALTH: ...]. El uso de streaming en la respuesta crea una sensación de narración palabra a palabra, dando ritmo y tensión a cada sesión.

Modelos multimodales: para dar vida visual a la historia se emplea un segundo modelo de generación de imágenes. El flujo de trabajo es dinámico: cuando el narrador genera un bloque etiquetado, el texto dentro de esa etiqueta se extrae en tiempo real y se convierte en la instrucción para el generador de imágenes, que crea mapas, retratos de personajes y escenas. Esto transforma una aventura solo de texto en una experiencia visual inmersiva y coherente con la narrativa.

Ejemplo técnico: el modelo de diálogo se encarga de la lógica narrativa y del formato estructurado, mientras que el modelo de imágenes recibe prompts enriquecidos a partir de las etiquetas detectadas para producir ilustraciones estilo fantasía. El pipeline texto a imagen permite que frases como un herrero enano de barba llameante o un bosque encantado con claros de sol se materialicen en retratos y mapas únicos, generando un loop de descubrimiento constante para el jugador.

Ventajas clave: inmersión aumentada gracias a la combinación de texto e imágenes, variabilidad infinita en partidas y gráficos, y una experiencia personalizada en la que cada decisión del usuario modifica tanto la historia como la representación visual. Esto es ideal para desarrollos que buscan alta retención y un componente creativo potente.

Sobre la implementación y la empresa: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y soluciones cloud. Diseñamos software a medida y aplicaciones a medida que integran agentes IA y capacidades visuales para productos interactivos como Maestro IA. También ofrecemos servicios cloud aws y azure, y servicios de inteligencia de negocio y power bi para transformar datos en decisiones.

Resumen rápido TLDR LangChain sirve para construir flujos lineales y previsibles como RAG o chatbots sencillos conectando LLMs, herramientas y datos en una secuencia fija; LangGraph está pensado para flujos con estado, multi paso y agenticos que requieren ciclos, lógica condicional y coordinación dinámica; LangSmith es la caja de herramientas de depuración, pruebas y monitorización para aplicaciones LLM proporcionando trazas, registros y observabilidad.

Imagina una película: LangChain es el guionista que escribe los diálogos y estructura las escenas previsibles; LangGraph es el director que decide tomas, repeticiones y cambios de escena según lo que vaya ocurriendo; LangSmith es el montador y crítico que revisa el metraje, encuentra errores y mejora el corte final. Confundir sus roles suele ser la razón por la que muchos proyectos se enredan.

Por qué hacen falta estos marcos Si trabajas solo con LLMs es como rodar con una cámara sin guion ni montaje: el modelo puede generar texto pero no sabe las políticas de tu empresa, no llama las APIs correctas ni mantiene razonamiento complejo sin perder contexto. Estos frameworks aportan la infraestructura: orquestación, conectividad con herramientas, memoria, RAG, y trazabilidad para no reinventar la rueda en cada proyecto.

LangChain El conector de bloques de IA LangChain es el punto de partida para muchos desarrolladores. Su fuerza es definir secuencias claras de operaciones que se entregan de forma ordenada. Flujo típico tipo RAG extraer texto de fuentes diversas como PDFs o webs; fragmentar el texto en chunks; convertir los chunks en embeddings y almacenarlos en una base vectorial como Chroma, Faiss o Pinecone; realizar búsqueda por similitud y recuperar los fragmentos relevantes; preparar un prompt con contexto y resultados recuperados; enviar al LLM y devolver la respuesta al usuario. Es ideal para tareas reactivas donde el flujo se conoce de antemano: chatbots RAG, resúmenes de documentos y extracción estructurada. Su gran ventaja es la simplicidad y la estabilidad en producción, pero no improvisa ni genera bucles automáticos.

LangGraph Orquestación visual y agentes especializados Cuando necesitas agentes que se especializan en tareas distintas LangGraph permite crear nodos que actúan como agentes por ejemplo Planner que descompone el problema, Architect que diseña la solución y Coder que genera el código. El flujo puede representarse visualmente con condiciones, bucles y retroalimentación: si la validación falla, el sistema vuelve a planificar o rediseñar; si pasa, continúa al siguiente nodo. Ventajas visualización drag and drop, lógica condicional clara, iteración automática y facilidad para equipos no necesariamente puramente de código.

LangSmith Laboratorio y control para producción LangSmith ofrece monitorización del flujo completo, trazabilidad de tokens y depuración precisa por agente. En un flujo multiagente puedes ver qué agente falló, cuántos tokens consumió, dónde se produjeron errores y qué ajustes tomar. Es clave para desplegar con confianza y para iterar sin romper el sistema en producción. Alternativas como Weights and Biases, MLflow o Neptune son útiles, pero LangSmith destaca en seguimiento profundo de LLMs y agentes IA.

Cuándo usar cada uno Empieza con LangChain para cadenas simples y RAG; introduce LangGraph cuando tu lógica requiera ciclos, bifurcaciones o agentes especializados; y usa LangSmith desde la puesta en producción para tener visibilidad y control continuos. No son rivales sino una pila complementaria: LangChain conecta, LangGraph orquesta y LangSmith supervisa.

Ejemplo práctico de flujo multiagente start entrada Planner descompone tareas Architect diseña módulos y APIs Coder genera el artefacto Validación pasa o falla y retroalimenta al Planner o Architect hasta llegar al end completado.

Introducción: Los principios de diseño de software son guías fundamentales que permiten a los desarrolladores crear soluciones mantenibles, escalables y flexibles. Más allá de escribir código que funcione, un buen diseño facilita la ampliación, comprensión y prueba del software a lo largo del tiempo. Entre principios clave están SOLID, DRY, KISS y YAGNI. Este artículo se centra en SOLID y muestra su aplicación con un ejemplo práctico en Python orientado a un sistema de notificaciones extensible y testeable.

Resumen de los principios SOLID: SRP Principio de Responsabilidad Única un componente debe tener una sola razón para cambiar. OCP Principio Abierto/Cerrado las entidades deben estar abiertas a extensión y cerradas a modificación. LSP Principio de Sustitución de Liskov los subtipos deben ser sustituibles por sus tipos base. ISP Principio de Segregación de Interfaces los clientes no deben depender de interfaces que no usan. DIP Principio de Inversión de Dependencias módulos de alto nivel no deben depender de módulos de bajo nivel sino de abstracciones.

Ejemplo práctico: sistema de notificaciones en Python. Imaginemos una aplicación que envía notificaciones por varios canales Email y SMS. El objetivo es poder añadir canales adicionales como Push o Webhooks sin modificar código existente, favoreciendo la extensibilidad.

Definir una abstracción para notificaciones

from abc import ABC, abstractmethod

class Notifier(ABC):

@abstractmethod

def send(self, message: str, recipient: str):

pass

Implementaciones concretas

class EmailNotifier(Notifier):

def send(self, message: str, recipient: str):

print(message, recipient)

class SMSNotifier(Notifier):

def send(self, message: str, recipient: str):

print(message, recipient)

Servicio de notificación usando inyección de dependencias

class NotificationService:

def __init__(self, notifier: Notifier):

self.notifier = notifier

def notify(self, message: str, recipient: str):

self.notifier.send(message, recipient)

Ejemplo de uso

email_notifier = EmailNotifier()

sms_notifier = SMSNotifier()

service = NotificationService(email_notifier)

service.notify(message_welcome, user_email)

service = NotificationService(sms_notifier)

service.notify(message_code, phone_number)

Explicación y vínculo con SOLID: Cada clase concreta tiene una única responsabilidad cumpliendo SRP. Al definir la abstracción Notifier y construir nuevas implementaciones se respeta OCP ya que se extiende sin modificar código existente. NotificationService depende de la abstracción Notifier aplicando DIP y permite sustituir implementaciones concretas sin cambios en el servicio, lo que satisface LSP. ISP invita a diseñar interfaces específicas cuando convenga para no forzar dependencias innecesarias.