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Por qué escribo: simple y personal

Escribo porque, en 2025, la artesanía del desarrollo de software corre el riesgo de perderse entre la urgencia de las métricas, los entregables y la velocidad. Para mí la programación no es solo ejecutar tareas, es una práctica creativa que exige pensamiento crítico, diseño cuidado y orgullo por lo bien hecho. Sin ese sentido del oficio el trabajo se vuelve repetición en lugar de aprendizaje y excelencia.

Introducción Todos usamos bucles for en Python. Parecen tan intuitivos simples y limpios. Pero alguna vez te has preguntado cómo pueden procesar una lista con mil millones de elementos sin bloquear tu equipo La respuesta está en una idea pequeña y brillante que actúa en silencio detrás del escenario el iterador

El navegador perezoso en acción Un bucle for no es un contador torpe Es un navegador perezoso Cuando escribes for item in my_list Python no crea una copia de toda la lista En su lugar obtiene un objeto pequeño y especial llamado iterador Imagina este iterador como un guía que recorre tus datos El trabajo del guía es recordar su posición en la lista y señalar el siguiente elemento Entrega un elemento a la vez y el bucle lo procesa Esa es la clave de su potencia y eficiencia

El iterador en sí ocupa muy poca memoria sin importar cuán grande sea la lista Es como un turista con un mapa que sigue el camino a medida que avanza en lugar de construir una réplica completa de la ciudad Este enfoque de uno a la vez hace que un bucle for use muy poca memoria y pueda escalar a conjuntos de datos enormes

Lo que realmente ocurre bajo el capó en pseudocódigo iterator = iter(my_list) try: while True: item = next(iterator) procesar item except StopIteration: pasar Este patrón demuestra que el bucle solicita elementos sobre la marcha y no mantiene copias masivas en memoria

Los héroes incorporados El mejor punto es que muchas de las funciones integradas más útiles de Python siguen este mismo principio Las funciones enumerate y zip no son solo cómodas están diseñadas para ser eficientes en memoria También son navegadores perezosos Cuando usas for index value in enumerate(my_list) Python no crea una lista nueva de pares index value Crea un iterador que genera esos pares al vuelo uno a uno Igual sucede con zip que toma un elemento de cada secuencia a la vez sin construir una enorme lista combinada

Ejemplo de uso eficiente con enumerate for index value in enumerate([a b c]): procesar index y value Ejemplo con zip list_a = [1 2 3] list_b = [x y z] for a b in zip(list_a list_b): procesar a y b

Por qué importa esto para tu empresa El diseño elegante de los iteradores es una de las razones por las que Python es excelente manejando datos grandes y pipelines de procesamiento Los mismos principios aplican cuando desarrollamos soluciones empresariales eficientes en Q2BSTUDIO Como empresa de desarrollo de software aplicaciones a medida y especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad entendemos que el rendimiento y la economía de recursos son críticos

Introducción: Si el bucle for es un coche fiable con control de crucero, el bucle while es un coche de carreras con caja manual y sin frenos. Da control absoluto y responsabilidad absoluta. En Python es la herramienta mas poderosa y a la vez mas peligrosa.

Propósito y potencia: La diferencia fundamental es que un while no tiene fin incorporado. Se ejecuta mientras una condición sea True. Esta capacidad es esencial cuando no se conoce de antemano el numero de repeticiones, por ejemplo esperar a que un usuario introduzca datos validos o que una conexion de red responda. Para estas tareas indefinidas while es la unica opcion.

Peligros: si la condicion nunca deja de ser True el bucle es infinito. Si ese bucle además acumula datos en una lista o variable se produce un crecimiento de memoria que puede colapsar el programa o el sistema entero. Penselo como un grifo abierto en una habitacion pequeña que termina desbordando.

Reglas de oro para while: 1 Exit strategy asegurarse de que la condicion acabara siendo False o de contar con un break claro. El patron while True es valido siempre que exista una salida definida. 2 Variable cambiante garantice que alguna variable del bucle avance hacia la condicion de salida. 3 Evite crecimiento innecesario sea consciente de los datos nuevos que se crean y si son realmente necesarios.

Ejemplo seguro explicado: inicialice un contador a cero ejecute el bucle mientras el contador sea menor que 3 y dentro del cuerpo incremente el contador en uno. Asi el bucle se detendra de forma previsible sin riesgo de fuga de memoria.

Uso especializado: while es una herramienta especializada, no un reemplazo del for. Un programador experto elige la herramienta adecuada. Para tareas repetitivas con longitud conocida utilice for, y reserve while para cuando sus capacidades unicas sean imprescindibles.

Ver en la Oscuridad: Revelando Detalles Ocultos con Procesamiento de Imágenes Adaptativo explora cómo la combinación de técnicas modernas de inteligencia artificial y un enfoque práctico sobre los datos RAW del sensor permite recuperar detalles que a simple vista parecen irreversibles en escenas con poca luz.

Los entornos con baja iluminación generan imágenes ruidosas y borrosas que afectan tareas críticas como la detección de objetos en conducción autónoma, videovigilancia y fotografía astronómica. En lugar de aplicar filtros convencionales sobre imágenes ya procesadas, la técnica consiste en intervenir directamente sobre la señal RAW y modular el pipeline de procesamiento de imagen en componentes entrenables. Cada módulo realiza calibración, eliminación de ruido, corrección de tono y mejora de contraste enfocada en preservar las características relevantes para la identificación de objetos.

Este procesamiento de imágenes adaptativo funciona como un traductor experto que no solo convierte datos sino que interpreta el contenido y ajusta la salida según lo que más importa para la tarea objetivo. Gracias a una arquitectura modular y a la optimización end to end con redes neuronales convolucionales, los módulos cooperan mediante retroalimentación interna para priorizar bordes, texturas y señales débiles, mejorando la detección en condiciones adversas.

Beneficios clave para proyectos industriales y productos:

Mejora de rendimiento en baja luz Detecta objetos que antes eran invisibles en escenas oscuras.

Optimización integral Entrena el procesamiento de imagen junto al modelo de detección para maximizar precisión.

Menor coste computacional Arquitecturas ligeras que permiten desplegar en dispositivos con recursos limitados.

Adaptabilidad a sensores Compatible con distintos tipos de sensores y cámaras gracias a módulos calibrables.

Desafíos prácticos incluyen gestionar la mayor complejidad computacional asociada al tratamiento de datos RAW y equilibrar precisión con velocidad para lograr procesamiento en tiempo real. Recomendaciones para desarrolladores: experimentar con funciones de pérdida específicas para priorizar detección de objetos, optimizar cada módulo para inferencia rápida y utilizar técnicas de cuantización o pruning para despliegues en edge.

Aplicaciones destacadas: conducción autónoma, seguridad y vigilancia, monitorización industrial, mejora de imágenes astronómicas y dispositivos móviles con capacidades avanzadas de visión nocturna. Un caso de uso novedoso es aplicar la misma metodología para revelar detalles en imágenes del espacio profundo, donde la señal es extremadamente débil y el ruido domina la imagen.

Hoy, mientras hacía doom scrolling en la red social de Zuckerberg, el algoritmo me mostró una imagen de Sakura Card Captors al estilo de la pintora española Remedios Varo. Al revisar los comentarios vi que los más votados expresaban un fuerte rechazo hacia la inteligencia artificial. Ese rechazo no es raro en el contexto actual, donde el sobrehype de la IA convive con movimientos de artistas como NOAI o etiquetas que reivindican lo hecho con inteligencia humana, que denuncian que modelos se entrenan con obras de autores sin permiso y temen por la sustitución laboral.

Curiosamente, en el mundo del software la reacción es distinta. Muchos desarrolladores y empresas han asumido la IA como una herramienta más para aumentar la productividad y la calidad del código. Cuando hay resistencia suele centrarse en aspectos técnicos o en la robustez de las soluciones, más que en la ética del proceso de entrenamiento. Esa diferencia de percepciones me fascina y merece una reflexión.

En mi opinión la clave está en cómo percibimos artísticamente y cómo percibimos técnicamente. El arte es comunicación visual y emocional inmediata. Saber que una pieza fue generada por una máquina puede ser percibido como una deshumanización de la expresión o una amenaza a una actividad que se considera íntimamente humana. El código, en cambio, es una abstracción funcional; su generación automática pasa más desapercibida porque el usuario final no ve ni siente el proceso, solo el resultado.

Pragmatismo frente a expresión. El código nace para cumplir un propósito definido: instrucciones deterministas para una máquina que deben ser correctas, eficientes y mantenibles. El arte, por su parte, existe para comunicar, provocar o embellecer y su validez suele ser subjetiva. Esa flexibilidad convierte a los modelos generativos en herramientas especialmente efectivas para producir imágenes y estilos diversos, mientras que para generar código el margen de error es más limitado: no todas las soluciones son aceptables, y se pueden medir diferencias en tiempo de ejecución, consumo de memoria o escalabilidad.

Los modelos de IA funcionan identificando patrones en sus datos de entrenamiento y combinándolos con elementos de aleatoriedad para producir resultados nuevos. En arte esa aleatoriedad contribuye a la originalidad y suele bastar con unas pocas iteraciones para que el usuario considere válido el resultado. En código, la aleatoriedad puede generar variantes funcionales pero insuficientes, por lo que el proceso requiere más iteraciones, validaciones y pruebas automáticas para asegurar calidad y seguridad.

También hay una diferencia práctica en la visibilidad. Una imagen AI puede viralizarse y provocar rechazo público inmediato; un conjunto de clases y funciones generadas por IA rara vez genera protestas porque el código no es un estímulo visual directo. Incluso cuando la IA se utiliza para crear interfaces, el resultado final suele confundirse con trabajo humano: un sitio web automatizado puede ser indistinguible de uno hecho por desarrolladores. Sin embargo, los defectos en imágenes generadas por IA, como manos mal formadas o inconsistencias lógicas, son fáciles de detectar y criticar.

VisionGen es una herramienta de nueva generación para la creación Video-to-Video que automatiza y mejora el proceso de generación audiovisual a partir de un vídeo de referencia. Su aproximación se basa en transformar el análisis del vídeo en prompts estructurados en formato JSON que permiten obtener resultados más precisos desde el primer intento, reduciendo costes y tiempo asociado a reintentos.

Entre las capacidades principales de VisionGen destacan el seguimiento consistente de objetos con manejo de oclusiones, detección automática de cambios de escena y segmentación argumental, generación de transcripciones con marcas temporales y visualización de la línea de tiempo para navegar por el contenido. Además captura keyframes en formato screenshot codificado en Base64 para anclar la coherencia visual entre segmentos, lo que evita saltos de color, iluminación o composición al encadenar llamadas a modelos generativos.

La herramienta produce dos niveles de prompting JSON. El prompt estándar convierte los datos de análisis en una narración cronológica lista para generar vídeo. El prompt avanzado agrega metadatos a la carta como negative prompts, seed para replicabilidad, keyframes y transcripción, maximizando el contexto para que la salida mantenga la fidelidad respecto al vídeo original. Este enfoque permite reproducir detalles concretos y ajustar elementos sin perder la continuidad de la escena.

Tecnologías y flujo de trabajo: VisionGen fue implementada usando Google AI Studio, aprovechando modelos como Gemini para comprender relaciones temporales y movimientos de objetos, y endpoints de generación para sintetizar segmentos de vídeo. La arquitectura contempla despliegue escalable en Cloud Run y comunicación mediante SDKs de GenAI para gestionar análisis y generación de forma estructurada.

Parámetros configurables permiten adaptar la profundidad del análisis y el coste: umbral de confianza para filtrar detecciones, tasa de frames para ajustar granularidad, enfoque por rangos temporales y opción de incluir o excluir audio según necesidades. Los formatos de exportación incluyen formatos estándar de visión por computador como YOLO y COCO, además de un JSON a la carta con guiones y keyframes para integración o entrenamiento posterior.

Después de una actualización acumulativa de Windows 10 mi portátil dejó de arrancar con normalidad y apareció una pantalla negra en lugar de la pantalla de inicio de sesión, a veces mostrando el mensaje Slide to shut down your PC. Aquí explico los pasos exactos que seguí para diagnosticar y solucionar el problema sin reinstalar Windows, pensando en que puedan servirte si te ocurre algo similar.

Síntomas Arranque con pantalla negra en lugar del login. Mensaje intermitente Slide to shut down your PC. Hubo que pulsar varias veces el botón de encendido para que apareciera el cuadro de inicio de sesión y el proceso de autenticación era extremadamente lento. Todo empezó justo después de las actualizaciones de Windows del 10 de septiembre de 2025.

Paso 1 Comprobar actualizaciones instaladas El Panel de Control no mostraba bien los últimos parches, así que usé el símbolo del sistema para ver exactamente qué se instaló: wmic qfe list brief /format:table. Con esa salida se confirmó que varios KB se instalaron justo antes del fallo.

Paso 2 Verificar archivos del sistema Para asegurar que no había archivos críticos dañados ejecuté en un símbolo del sistema con privilegios: sfc /scannow. El comando detectó y reparó algunos archivos, pero el problema de arranque persistió.

Paso 3 Reparar la imagen de Windows Ejecuté DISM para reparar la imagen del sistema sin reinstalar Windows: DISM /Online /Cleanup-Image /RestoreHealth. Esta operación es segura y no restablece la configuración del equipo.

Paso 4 Desinstalar las actualizaciones problemáticas Dado que el fallo comenzó tras las actualizaciones, procedí a desinstalar los KB sospechosos uno a uno. Primero KB5065429 con wusa /uninstall /kb:5065429, el fallo persistió. Luego desinstalé KB5064400 con wusa /uninstall /kb:5064400 y tras reiniciar el sistema arrancó con normalidad, sin pantalla negra ni Slide to shut down.

Paso 5 Gestionar puntos de restauración Mientras investigaba comprobé que Windows había creado varios puntos de restauración alrededor de las fechas de actualización. Para no perderlos aumenté el espacio asignado a Restaurar sistema del 1 por ciento al 5 por ciento, aproximadamente 47 GB, de modo que mis puntos manuales no se sobrescribieran rápidamente.

Lecciones aprendidas Comprueba las actualizaciones primero ya que muchos problemas empiezan justo después de Windows Update. Utiliza sfc y DISM antes de optar por medidas drásticas porque suelen reparar corrupciones frecuentes. Si hace falta, desinstala las KB recientes, sobre todo si son acumulativas. Confía en los puntos de restauración y aumenta su espacio para que no desaparezcan. Reinstalar el sistema debe ser el último recurso.

Sobre Q2BSTUDIO En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad. Ofrecemos soluciones integrales que incluyen aplicaciones a medida, software a medida y servicios profesionales en seguridad informática. Si necesitas proyectos personalizados o migración a la nube, trabajamos con servicios cloud aws y azure y podemos ayudarte a diseñar arquitecturas robustas. También desarrollamos soluciones de inteligencia de negocio y Power BI para transformar datos en decisiones accionables.

Corta a la mitad los tiempos de carga de tu dashboard con este truco de Tableau

Un buen dashboard debe equilibrar potencia y simplicidad: responder rápido aunque haya millones de filas y ser lo bastante claro para que los usuarios exploren sin frustración. Sin embargo, cuando trabajas con grandes volúmenes de datos en Tableau, el rendimiento puede convertirse en un cuello de botella. Un truco sencillo pero muy efectivo para acelerar las cosas es la forma en que creas grupos.

En este artículo explico dos enfoques para agrupar en Tableau y por qué uno de ellos suele ser mucho más rápido cuando los datos son voluminosos: usar la función nativa Crear grupo y usar una expresión CASE en un campo calculado.

Por qué necesitamos agrupar en Tableau

Los grupos permiten agrupar elementos relacionados para analizarlos como una sola entidad. Por ejemplo, en un conjunto de reseñas de películas puede interesarte comparar las calificaciones de tres títulos concretos frente al resto. Tableau ofrece varias formas de hacerlo, pero no todas rinden igual cuando el dataset es masivo.

Enfoque 1: función nativa Crear grupo

Crear un grupo en Tableau es rápido de configurar: clic derecho sobre la dimensión, Crear y seleccionar Grupo, marcar los elementos y aceptar. Lo que no se ve es que Tableau procesa todo el dominio de la dimensión antes de agrupar. Si tienes 28 millones de filas, Tableau carga y evalúa todos los miembros de la dimensión, aunque solo te interesen tres títulos.

En nuestra prueba con 28 millones de filas para mostrar la media de calificaciones de algunos títulos seleccionados frente al resto, el dashboard tardó 2 minutos 51 segundos en cargar usando la opción nativa. Para un gráfico de barras básico eso es excesivo.

Enfoque 2: usar una sentencia CASE

En lugar de Crear grupo, creamos un campo calculado con una sentencia CASE que clasifica solo los títulos que nos importan y asigna el resto a Otra categoría. Con esta técnica Tableau evalúa únicamente las condiciones que escribes, sin recorrer todo el dominio de la dimensión.

Con la misma consulta y el mismo dataset, el uso de CASE redujo el tiempo de carga a 1 minuto 40 segundos, es decir una mejora del 42% respecto al grupo nativo. Y eso con conexión en vivo; usando Extracts de Tableau el rendimiento puede mejorar aún más.

Por qué CASE suele ser más rápido

La versión nativa obliga a Tableau a identificar y procesar todos los miembros de la dimensión antes de agruparlos. Con CASE tú indicas explícitamente qué valores te importan y Tableau evita trabajo innecesario. En datasets pequeños la diferencia puede ser despreciable y los grupos nativos son más rápidos de crear al explorar, pero en escenarios con millones de filas, conexiones en vivo o dashboards usados por muchas personas, CASE casi siempre rinde mejor.

Cuándo usar CASE para agrupar

Si trabajas con grandes volúmenes de datos, conexiones en vivo, o dashboards críticos para negocio, crea un campo calculado con CASE para agrupar las categorías clave. Industrias como farmaceútica, retail y finanzas, donde los volúmenes son enormes y la velocidad es esencial, se benefician mucho de este enfoque.

Ejemplo rápido en retail

Con medio millón de transacciones y miles de productos, un grupo nativo obliga a Tableau a cargar todos los nombres de producto. Con CASE puedes agrupar solo Electrónica, Electrodomésticos y Muebles y dejar el resto en Otra categoría hasta que lo necesites. El resultado es un dashboard más ágil y que va directo al objetivo.

Consejos adicionales para mejorar el rendimiento en Tableau

Usar CASE es una técnica útil pero hay más prácticas que ayudan a mantener dashboards fluidos: aprovechar Extracts en lugar de conexiones en vivo cuando sea posible, limitar filtros rápidos y usar parámetros, preagregar datos en la base o en el ETL, optimizar los campos calculados y trasladar lógica compleja a la base de datos, y siempre probar con el volumen real de datos que usarán los usuarios.

Q2BSTUDIO puede ayudarte

Detrás del hype de @grok hay una mezcla de asombro técnico y hábitos sociales cambiantes. En pocas semanas este chatbot de xAI se ha convertido en la referencia informal para verificar hechos en Twitter X, responder dudas contextuales y hasta comentar sobre imágenes y videos sin que el usuario explique cada detalle.

Grok demuestra avances reales en comprensión de contexto, pero también expone un riesgo creciente: la dependencia excesiva. Es fácil ver publicaciones sobre sucesos ya conocidos y aún así observar etiquetas a @grok como si fuera una autoridad final. Esto puede erosionar la confianza en el propio juicio y en la verificación humana tradicional.

La situación no es exclusiva de Grok. Herramientas como Perplexity y ChatGPT están en la misma tendencia: muchos usuarios emplean estos asistentes para fact checking, apoyo emocional o confirmación de opiniones. Cuando la IA acierta, impresiona; cuando falla, puede propagar errores con la misma rapidez.

Empresas y equipos deben plantearse un enfoque equilibrado. La IA es una herramienta poderosa para acelerar procesos y generar ideas, pero necesita controles: fuentes verificables, reglas de gobernanza y auditorías internas. Para proyectos empresariales recomendamos diseñar flujos donde la inteligencia artificial complemente, no sustituya, la supervisión humana.