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En sistemas de mensajería, incluso los más fiables pueden encontrar mensajes que no se procesan correctamente. Esos mensajes problemáticos se conocen como poison messages y Azure Service Bus los maneja mediante las Dead Letter Queues o DLQ.

Qué es una Dead Letter Queue Una subcola asociada a cada Queue o Topic Subscription en Azure Service Bus que almacena mensajes que no se han podido entregar o procesar. Su objetivo es evitar reintentos infinitos y la pérdida silenciosa de mensajes.

Razones habituales por las que un mensaje va a DLQ Mensaje fuera de su TTL Time To Live. Mensaje demasiado grande. Se supera Max Delivery Count por fallos repetidos en el procesamiento. Dead-lettering explícito desde la aplicación por validación o errores de negocio.

Ejemplo real En un sistema de cobros un mensaje mal formado sin PaymentId seguirá fallando. En lugar de bloquear la cola, el mensaje se mueve a la DLQ para inspección y corrección posterior. Así, los mensajes sanos siguen fluyendo y los defectuosos pueden depurarse.

Acceso a la DLQ en .NET Usar el cliente de Azure Service Bus para conectarse a la subcola DeadLetter asociada. Leer los mensajes desde la ruta de dead letter, revisar propiedades y cabeceras para diagnosticar el motivo del fallo, aplicar correcciones y reenviar o descartar según la lógica de negocio. Implementar un pipeline que intente reprocesos controlados, registre metadatos y archive el contenido para análisis.

Beneficios clave de usar DLQ Fiabilidad al evitar pérdida de mensajes. Mejora en la depuración al disponer de un repositorio para analizar fallos. Aislamiento de mensajes tóxicos para que no bloqueen el procesamiento normal.

Buenas prácticas Monitorizar la DLQ con dashboards y alertas para evitar desbordes. Automatizar la gestión con retry policies y mecanismos de reencolado tras validación. Crear workflows para clasificación y análisis, aprovechando técnicas de inteligencia artificial para detectar patrones en errores recurrentes.

El auge de las voces sintéticas transformadas por inteligencia artificial plantea un reto creciente: distinguir entre una grabacion real y una falsificacion de voz sofisticada. Los detectores actuales de deepfakes de audio suelen tropezar con un fallo sutil pero crítico causado por la falta de diversidad en sus datos de entrenamiento.

El problema principal aparece en la forma en que evaluamos estos sistemas. Muchas veces se prueban con conjuntos de datos que mezclan salidas de diferentes sintetizadores de voz y luego se resumen los resultados en una sola tasa de error agregada. Este enfoque aparentemente simple favorece a los sintetizadores mas representados en el conjunto de pruebas y oculta vulnerabilidades frente a tecnicas menos comunes pero potencialmente mas peligrosas. Es como comprobar la seguridad de una cerradura probando solo un tipo de llave: si resiste ese tipo, puede seguir siendo vulnerable a otras llaves.

Una estrategia mas robusta exige evaluar frente a un conjunto amplio y diverso de llaves, es decir frente a muchas tecnicas de sintesis y una variedad de muestras de voz reales grabadas en distintos entornos. Es imprescindible medir el rendimiento por cada sintetizador y por cada condicion de ruido, en lugar de confiar en metricas agregadas que falsean la realidad.

Beneficios de una evaluacion diversificada y rigurosa:

Descubrir vulnerabilidades ocultas Identificar las tecnicas de sintesis que resultan mas dificiles de detectar.

Mejorar la generalizacion del modelo Entrenar detectores menos dependientes de peculiaridades de un sintetizador concreto.

Reducir sesgos Obtener metricas que reflejen la capacidad de deteccion frente a todos los metodos de sintesis.

Incrementar la fiabilidad en entornos reales Construir soluciones mas confiables para aplicaciones practicas y reducir el riesgo de suplantacion de identidad por audio.

Endurecimiento dirigido Concentrar esfuerzos en los puntos mas debiles para elevar la seguridad global.

En la practica, un reto clave es reunir datos suficientes que representen el habla real en entornos variados como calles ruidosas, restaurantes concurridos o llamadas telefonicas con compresion. Una opcion viable es ampliar los datos de entrenamiento con sinteticos cuidadosamente diseñados que imiten esas condiciones, pero siempre validando con grabaciones reales para evitar sesgos artificiales.

Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, aporta experiencia integral para mitigar estos riesgos. Nuestro equipo combina conocimientos en inteligencia artificial, ciberseguridad y desarrollo de productos personalizados para crear soluciones capaces de resistir ataques de deepfakes de audio. Podemos ayudarte a diseñar pipelines de entrenamiento con datos diversos, implementar pruebas por sintetizador y desplegar mecanismos de deteccion robustos integrados en tu infraestructura.

Conoce a Spuddy, una aplicación de listas de compra que nació hace dos años por la frustración con la experiencia de usuario de otras alternativas. Spuddy fue diseñada para ser extremadamente fácil de usar, pensada para operar con una sola mano y permitir marcar elementos con un simple gesto de deslizar a la izquierda o a la derecha. Es una Progressive Web App que sincroniza en tiempo real para que varias personas puedan compartir la misma lista y ver las actualizaciones al instante.

Detrás de Spuddy hay decisiones tecnológicas poco convencionales. La versión original usaba y-websocket-server desplegado manualmente en Fly.io y dependía de leveldb, una base de datos con pocas herramientas alrededor. Además, al integrar YJS con React fue necesario crear hooks propios, lo que generó código poco elegante y costoso de mantener.

Mi objetivo ahora es convertir Spuddy de un proyecto personal en un producto real. Para ello necesito añadir elementos típicos de producto: una landing page que explique qué es Spuddy y por qué usarla, páginas legales como politica de privacidad, politica de cookies y términos de servicio, y un sistema de autenticacion y autorizacion para controlar el acceso y los permisos.

También quiero incorporar analítica de producto para aprender cómo usan los usuarios la app y experimentar con modelos de precios y suscripciones que permitan cubrir costes de hosting y sincronización en tiempo real si llega a tener usuarios activos.

En la revisión de la experiencia de usuario quiero centrarme en lo esencial: la experiencia de la lista de compra debe ser impecable. Algunas características añadidas en la versión inicial como la pantalla de recetas surgieron sin una visión global, por eso ahora prefiero dar un paso atrás y definir la UX antes de implementar funcionalidades adicionales.

En cuanto a la arquitectura, para la nueva versión planeo migrar el backend a InstantDB, que ofrece una solución alojada con soporte nativo para React, lo que facilitará el mantenimiento y me permitirá centrarme en el producto en lugar de la infraestructura. InstantDB es open source y podrá ser autoservible si en el futuro decido ofrecer una opción de autohospedaje.

Spuddy será mi primer proyecto compartido públicamente dentro de mi compromiso de construir en public. El codigo se abrirá desde el inicio y documentare el proceso de desarrollo, desde la creación del boilerplate hasta el diseño detallado de la interfaz y la experiencia. Quiero aprovechar este proceso para recibir feedback y mejorar iterativamente.

En este camino no estoy solo. En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en crear soluciones que van desde aplicaciones a medida hasta proyectos que integran inteligencia artificial y ciberseguridad. Nuestro equipo combina experiencia en software a medida, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y consultoria en ia para empresas.

Error de sintaxis de Liquid traducido al español: Error de sintaxis de Liquid: la variable {{% raw %} no fue terminada correctamente con la expresión regular: /\}\}/. A continuación presento un artículo sobre Cómo Construí Agentes Conversacionales de IA con Llamadas a Herramientas para apps de inglés, creado a partir del título y adaptado para destacar nuestras capacidades en Q2BSTUDIO.

En Q2BSTUDIO diseñamos y desarrollamos agentes conversacionales de IA orientados a aplicaciones de inglés que combinan modelos de lenguaje con llamadas a herramientas externas para ofrecer experiencias ricas y seguras. El enfoque consiste en delegar tareas especializadas a herramientas: correctores gramaticales, motores de pronunciación, síntesis y reconocimiento de voz, diccionarios contextuales y módulos de evaluación de fluidez. Esta arquitectura híbrida mejora la precisión y mantiene tiempos de respuesta bajos, ideales para aplicaciones educativas y plataformas de formación.

La arquitectura típica que implementé incluye un frontend multiplataforma, un orquestador que gestiona las llamadas a herramientas y un backend que añade recuperación de conocimiento mediante vectores y embeddings. El flujo normal es: el agente IA recibe la consulta del estudiante, realiza una llamada a la herramienta pertinente para comprobar gramática o pronunciación, agrega contexto con búsqueda semántica y genera una respuesta natural y accionable. Para proyectos a medida como este aplicamos principios de software limpio, escalabilidad y observabilidad.

La gestión eficiente del agua es uno de los retos más urgentes para urbanistas e ingenieros civiles, sobre todo en zonas con escasez hídrica. El almacenamiento mediante tanques desempeña un papel clave no solo como reserva sino como elemento activo para mantener la calidad del agua y regular el suministro. El diseño, el material y la ubicación influyen de manera decisiva en la eficiencia operativa y en la durabilidad de la estructura.

Los tanques pueden construirse con distintos materiales, cada uno con ventajas y consideraciones propias. Los tanques de hormigón destacan por su durabilidad y larga vida útil, siendo idóneos para almacenamiento a gran escala. Su diseño exige análisis estructurales detallados para resistir la presión hidrostática y las solicitaciones del entorno. Los tanques de acero, ya sean de acero al carbono o inoxidable, ofrecen menor peso y montaje más rápido, aunque requieren recubrimientos protectores e inspecciones periódicas para evitar la corrosión. Los tanques de polietileno o plástico aportan flexibilidad y resistencia a la corrosión química, y suelen encajar mejor en aplicaciones medianas y pequeñas por su facilidad de instalación y mantenimiento.

Más allá de la elección del material, las decisiones de ingeniería incluyen la determinación de la capacidad adecuada, que debe estar basada en patrones de consumo diario, picos de demanda y crecimiento proyectado. La selección del emplazamiento es igualmente crítica para garantizar presión suficiente, accesibilidad para mantenimiento y cumplimiento de normativas de seguridad. Las prácticas modernas emplean software de simulación para evaluar tensiones hidrostáticas y dinámicas, asegurando un comportamiento fiable bajo distintas condiciones.

La calidad del agua almacenada requiere sistemas de filtración, desinfección y ventilación que prevengan el crecimiento bacteriano y la acumulación de sedimentos. El mantenimiento rutinario conserva la integridad estructural y la calidad del agua: inspecciones para detectar grietas o corrosión, pruebas de presión, verificación de sellos, limpiezas y desinfecciones periódicas y sistemas de monitorización para anticipar fugas o desbordes antes de que se conviertan en problemas críticos.

Las soluciones avanzadas demuestran cómo la combinación de buen diseño y materiales de calidad da como resultado tanques duraderos y fáciles de mantener. Un enfoque integral reduce pérdidas de agua y optimiza la energía necesaria para bombeo, contribuyendo a una gestión más sostenible. Además, la resiliencia y longevidad de tanques bien diseñados disminuyen costes de reparación y tiempos de inactividad, y facilitan la expansión ordenada de redes urbanas e industriales.

En Q2BSTUDIO combinamos automatización y inteligencia artificial para transformar datos en conocimiento útil. A continuación presentamos dos flujos n8n que permiten desde la captura automática de contenido web hasta un agente de soporte con memoria contextual y capacidades de acción.

Flujo 1: Raspado web y almacenamiento vectorial
Este flujo automatiza la recolección y preparación del conocimiento para un agente IA de soporte al cliente. Trigger: se inicia al hacer clic en Ejecutar workflow. Obtención de enlaces: recupera enlaces desde una hoja de Google Sheets. Bucle y raspado: itera sobre cada enlace y extrae el contenido del sitio. Vectorización: convierte el contenido raspado en embeddings usando OpenAI embeddings. Almacenamiento: guarda los vectores en la base de datos Pinecone para búsqueda semántica. Actualización de estado: marca el enlace como procesado en la hoja de Google Sheets. De este modo la información orientada al cliente se mantiene actualizada y accesible en formato estructurado, facilitando aplicaciones de inteligencia artificial, agentes IA y soluciones de software a medida.

Flujo 2: Agente de soporte al cliente potenciado por IA
Este flujo utiliza el conocimiento almacenado para responder consultas en tiempo real e integra múltiples herramientas para soporte avanzado. Trigger: se activa cuando llega un mensaje de chat. Agente IA: consulta los embeddings en Pinecone para recuperar la información más relevante. Contexto y memoria: mantiene memoria conversacional simple y usa el modelo de chat de OpenAI para respuestas naturales. Acciones posibles: recuperar datos de la consulta desde Pinecone para contexto; enviar detalles de reuniones por email; añadir eventos al calendario para reuniones con clientes; enviar notificaciones por Slack al equipo. El resultado es un asistente proactivo que no solo responde sino que gestiona programación, notificaciones y respuestas basadas en conocimiento de forma fluida.

Combinando ambos flujos obtenemos beneficios claros: automatización continua del raspado web y la gestión del conocimiento, soporte al cliente con memoria contextual, integraciones multicanal como email calendario y Slack, y una solución escalable y eficiente ideal para empresas que necesitan IA para empresas, agentes IA y servicios de inteligencia de negocio.

Tomando un descanso de mi implementación de Elixir a F#, me topé con un problema al trabajar con código antiguo que me hizo reflexionar y admirar cómo la sintaxis de F# ha evolucionado para resolver problemas reales de sus usuarios, una señal de lenguaje vivo que pone las necesidades de sus desarrolladores en primer plano.

Imagina un dominio en F# con registros profundamente anidados, algo muy parecido a un JSON dentro de otro JSON. En ese contexto, cambiar un valor anidado no es solo una cuestión de asignar una propiedad: las estructuras nativas de F# son inmutables, así que cualquier actualización crea una nueva copia del objeto con los cambios aplicados, y no existe una instrucción que diga toma este objeto y actualiza un campo tres niveles abajo sin reconstruir las capas intermedias.

Con la sintaxis clásica anterior a F# 8 había que reconstruir cada nivel intermedio, lo que daba lugar a expresiones largas y poco legibles. Ese enfoque funcionaba pero era engorroso: por cada nivel de anidamiento se repetía toda la cadena de acceso, generando una especie de pirámide de cambios difícil de mantener.

La comunidad recurrió a las optics y, en particular, a las lentes como patrón para abordar el problema. Las lenses permiten focalizar y modificar partes profundas de datos inmutables de forma composable, pero requieren una biblioteca y cierto trabajo para adaptarlas a cada dominio. Implementar un framework de optics no es trivial y puede complicar el árbol de dependencias de un proyecto.

A partir de F# 8 llegó una mejora sintáctica que simplifica enormemente las actualizaciones anidadas: ahora se puede encadenar la ruta del campo hasta el punto que queremos cambiar usando la sintaxis de update de registros. Por ejemplo se puede escribir let actualizado = { persona with Empleado.Detalles.Direccion.Local.CodigoCasa = 222 } y la intención queda clara y concisa. La única regla es que la cadena debe comenzar en el nivel superior del registro para que el compilador pueda resolver los tipos correctamente.

Este cambio ha reducido tanto la fricción que varios mantenedores de bibliotecas de optics terminaron reorientando sus proyectos. F# ganó una forma imperativa y legible de actualizar registros anidados sin renunciar a la inmutabilidad, una mejora que demuestra cuando los mantenedores del lenguaje escuchan a su comunidad.

zkAGI: Agentes de Trading Sin Confianza, Impulsados por Oasis

Oasis Network está elevando la automatización del trading con PawPad de zkAGI, una plataforma diseñada para agentes privados que pueden negociar y actuar a través de múltiples cadenas manteniendo la estrategia, el estado de la cartera y las operaciones de wallet confidenciales. PawPad permite desplegar agentes de trading privados que aprovechan Oasis Sapphire como infraestructura cifrada de agentes y ROFL para firma segura y derivación de claves en varias curvas elípticas, lo que facilita la interoperabilidad con Solana, cadenas EVM y APIs de exchanges sin necesidad de puentes.

Lo que hace especial a PawPad es que el almacenamiento de estrategias, los datos de cartera y el registro de eventos están cifrados, ofreciendo privacidad y confianza sin sacrificar trazabilidad. Además se construye una infraestructura central —registro de agentes, estado cifrado y contratos inteligentes auditados— que permite a otros desarrolladores crear sistemas de agentes similares con garantías de seguridad y transparencia.

Por qué importa esto: los traders ya no tienen que operar en la sombra para proteger su ventaja competitiva; ahora pueden automatizar operaciones sin exponer sus tácticas. Esto abre casos de uso agenticos novedosos como gestores de cartera sigilosos, automatización cumpliendo regulaciones y lógica de agentes cross-chain. PawPad incluye una demo en forma de mini-app de Telegram que corre sobre un fork de Solana llamado Gorbagana y aprovecha la pila TEE de Oasis, y zkAGI planea publicar partes clave como código abierto para que los desarrolladores puedan inspeccionar y reutilizar componentes.

En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, acompañamos a organizaciones que desean integrar privacidad, automatización e inteligencia en sus procesos. Ofrecemos servicios de software a medida y aplicaciones a medida, especialización en inteligencia artificial e ia para empresas, así como soluciones de ciberseguridad y pentesting para proteger infraestructuras críticas. También implementamos arquitecturas escalables en la nube y migraciones a servicios cloud aws y azure, y desarrollamos soluciones de servicios inteligencia de negocio y paneles interactivos con power bi para convertir datos en decisiones accionables.

Imagina esto: mantienes un proyecto open source popular con más de 2.000 forks. Entre esos forks hay correcciones de bugs brillantes, mejoras de rendimiento e ideas innovadoras que podrían beneficiar a toda la comunidad. El problema era que encontrarlas era como buscar agujas en un pajar con los ojos vendados. Mantuve a responsables de proyectos pasando 40+ horas revisando manualmente apenas el 5 por ciento de sus forks, perdiendo el 95 por ciento de contribuciones potencialmente valiosas. Esta ineficiencia desperdiciaba tiempo de desarrolladores, frenaba la innovación de la comunidad y levantaba barreras a la colaboración. Teníamos que encontrar una solución mejor.

Así nació Forkscout: la solución potenciada por IA. Forkscout es una herramienta de análisis de forks en GitHub que detecta automáticamente mejoras valiosas en todos los forks de un repositorio, las ordena por impacto y puede incluso generar pull requests para integrar las mejores mejoras al proyecto upstream. Las capacidades clave incluyen ahorro de tiempo de hasta 480x, análisis impulsado por GPT-4 para entender y explicar cambios de código, ranking inteligente basado en calidad de código y participación comunitaria, integración automatizada y caching avanzado para evitar llamadas redundantes a la API.

Forkscout resolvió problemas reales con tecnología aplicada: redujo revisiones manuales de 40+ horas a apenas 5 minutos, permitió cubrir el 100 por ciento de los forks frente al 5 por ciento que se revisaba manualmente y disminuyó el sesgo humano en la evaluación de contribuciones. El flujo de trabajo combina heurísticas rápidas basadas en patrones con explicaciones profundas generadas por IA, creando una solución robusta y escalable.

La metodología específica de desarrollo aportó disciplina al proyecto. Antes de escribir código definimos 16 especificaciones formales que cubrían categoría de commits, evaluación de impacto y valor para el repositorio principal, generando trazabilidad completa, más de 150 tareas detalladas y reglas de gobernanza que garantizaron calidad y repetibilidad. Ese enfoque hizo posible que Forkscout alcanzara 91.2 por ciento de cobertura de pruebas y una tasa de recuperación ante errores del 96.8 por ciento.

La colaboración entre IA y humano fue central: aproximadamente 70 por ciento de la lógica central se generó con asistencia de IA y se refinó manualmente, mientras que el 80 por ciento de la suite de pruebas se generó automaticamente siguiendo principios de TDD. El resultado fue un producto de producción con 15.847 líneas de código, 70 por ciento generadas por IA y 30 por ciento refinadas por ingenieros, sin bugs críticos en el lanzamiento.

Desafíos técnicos y soluciones prácticas. Para sortear los límites de la API de GitHub implementamos caching inteligente con persistencia SQLite y limitación adaptativa de peticiones, reduciendo llamadas redundantes y acelerando el análisis. Para escalar a repositorios con 15.000+ forks desarrollamos procesamiento concurrente por lotes y streaming de memoria eficiente. Para garantizar fiabilidad en las explicaciones generadas por IA desplegamos un enfoque híbrido: clasificadores rápidos de patrones para casos comunes y enriquecimiento con modelos de lenguaje cuando la complejidad o la confianza lo requería.

Impacto real. Métricas clave incluyeron ahorro de tiempo 480x, cobertura total de forks, análisis subsegundo para repositorios muy pequeños y menos de 5 minutos para repositorios con cientos de forks. La comunidad ganó porque las contribuciones valiosas se descubren e integran con mayor rapidez, los contribuidores reciben reconocimiento y los mantenedores reducen la carga de trabajo manual.

Prueba y adopción. Forkscout ofrece comandos sencillos para analizar repositorios, generar informes y crear PRs automáticos para mejoras de alto valor. La herramienta demuestra cómo la inteligencia artificial puede amplificar la productividad sin reemplazar la supervisión humana: la IA genera y prioriza, los desarrolladores verifican e integran.

Qué aprendimos sobre desarrollo asistido por IA. Las conclusiones principales son que las especificaciones importan: la IA rinde mejor con requisitos claros; la calidad no puede sacrificarse; la supervisión humana sigue siendo esencial; y los procesos sistemáticos permiten escalar y mantener consistencia. El ciclo iterativo de generar, revisar y refinar produjo un producto más sólido y más útil para la comunidad open source.