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.

Usarías una plataforma para comprar, aprender y vender proyectos

La mayoría de quienes programamos aprendimos a base de tutoriales, documentación, foros y mucha prueba y error. Pero hay una idea que no deja de rondar

Y si existiera una plataforma donde pudieras

Comprar proyectos reales para aprender con código de producción

Recibir mentoría mientras los construyes y resuelves dudas en tiempo real

Más adelante vender tus propios proyectos para monetizar tus habilidades

Casi como combinar GitHub para proyectos, Udemy para aprendizaje y Fiverr para ofrecer servicios en un solo lugar

Crees que los desarrolladores la usarían o quedaría en nada

Qué tendría que incluir para que fuera realmente valiosa para ti

Me encantaría conocer tu opinión honesta La probarías Por qué sí o por qué no

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software que impulsa soluciones de alto impacto con aplicaciones a medida y software a medida, además de especialización en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y power bi, automatización y agentes IA

Shipping With Confidence: controles de estado previos al despliegue en pipelines de CI

El mayor miedo en un despliegue es ver todo en verde y que algo ajeno a tu código se rompa en producción. En la práctica, el origen suele estar fuera: una región cloud degradada, un bache en el CDN, un pico de latencia en un proveedor de terceros. Para cerrar esa brecha, los chequeos de estado previos al despliegue son una barandilla pequeña pero muy potente. En 30 a 60 segundos conviertes tus lanzamientos en procesos más tranquilos, previsibles y seguros para el negocio.

El verdadero problema no siempre son los bugs, sino un entorno inestable. Los sistemas modernos dependen de múltiples capas externas: cómputo y almacenamiento en la nube, DNS y CDN, proveedores de autenticación y pagos, pasarelas de email y SMS, servicios de IA y más. Cuando cualquiera de estas capas tiembla, aparecen falsas alarmas que desvían a los equipos hacia depuración innecesaria, hay reversiones precipitadas de releases sanos, aumenta la fatiga del on-call por no distinguir rápido lo nuestro de lo suyo, y se resiente la experiencia de cliente con checkouts lentos, inicios de sesión fallidos o respuestas de IA intermitentes. Por eso conviene tener una respuesta rápida y determinista a la pregunta está sano el mundo exterior antes de desplegar.

La solución es un pequeño control de pre-vuelo en menos de 60 segundos que emite una señal binaria extendida: PASS, SOFT-BLOCK o HARD-BLOCK. No pretende diagnosticar en profundidad, solo indicar si es seguro publicar ahora o si conviene canary o espera.

Checklist en 60 segundos: estado del proveedor cloud por región donde despliegas; superficies críticas de terceros como pagos, autenticación, comunicaciones e IA por donde pasan flujos clave; borde y DNS para detectar latencia o timeouts derivados de CDN o WAF; dependencias internas con micro-smoke tests como lectura primaria de base de datos, publicación en colas y fetch de feature flags que devuelvan éxito o fallo; y una mirada a los últimos 10 a 15 minutos de errores, consumo de presupuesto de error y p95 p99 de latencia.

Principios de diseño del gate en CI: fail rápido con tiempo máximo de 30 a 60 segundos sin bloqueos; resultado binario con tres estados PASS SOFT-BLOCK HARD-BLOCK; motivo legible para humanos en logs, por ejemplo borde degradado, solo canary; y sondas de solo lectura, preferiblemente públicas o con mínimos permisos, para reducir secretos y reducir fricción.

Cómo cablearlo de forma mínima en tu pipeline: en GitHub Actions, GitLab CI o Azure Pipelines, ejecuta un job previo al deploy que realice sondas HTTP ligeras con timeouts estrictos, verifique encabezados o pequeños flags JSON y traduzca los resultados a un código de salida y mensaje. Por ejemplo, si el estado cloud regional falla, marca HARD-BLOCK y detén el despliegue; si CDN o dependencias internas muestran degradación controlable, marca SOFT-BLOCK y continúa con canary; si todo está sano, marca PASS y sigue el flujo normal.

Interpretación del resultado: PASS implica un despliegue normal; SOFT-BLOCK sugiere lanzar un canario del 1 al 5 por ciento con monitores reforzados y feature flags seguros; HARD-BLOCK significa congelar despliegues no urgentes y esperar a la siguiente ventana estable.

Playbook ante SOFT-BLOCK: canario pequeño con SLOs agresivos en tasa de error y latencia; backoff exponencial con jitter e idempotencia en pagos y jobs para evitar duplicidades; atenuar temporalmente rutas costosas como exportaciones pesadas; y una nota interna indicando degradación upstream, canario con vigilancia intensa y próxima actualización en 20 minutos.

Playbook ante HARD-BLOCK: pausar despliegues no esenciales; mantener blue green con la última versión estable; y si hay impacto visible al usuario, añadir un banner pequeño, sereno y acotado en el tiempo sin culpas.

Haz que sea difícil saltárselo por accidente: configura el gate como job requerido en la política del pipeline; permite override manual con motivo registrado para emergencias; guarda artefactos con el resultado PASS SOFT HARD para postmortems; y revisa semanalmente cuántas veces el gate evitó incendios.

Qué señales indican que vas bien: baja el Change Failure Rate tras introducir el gate; disminuyen los rollbacks especialmente durante incidentes externos; se reduce el tiempo medio hasta la claridad para decidir si es nuestro o ajeno; y cae la fatiga del on-call por menos incidentes sin acción.

Plantillas de comunicación ligeras. Internamente: Gate pre-deploy en SOFT-BLOCK por degradación externa, lanzamos canario al 5 por ciento con alertas elevadas, próxima actualización en 20 minutos. Cara al usuario cuando haya impacto visible: Algunas acciones pueden ir más lentas por degradación de un servicio externo; tus datos están seguros y ajustamos el tráfico hasta recuperar estabilidad.

Checklist final para incorporar el gate: el control termina por debajo de un minuto y deja claro PASS SOFT HARD; cubre explícitamente proveedores y regiones críticas; tu estrategia de canary y feature flags está probada; la información operativa queda en logs y artefactos; y hay una retro semanal para cerrar el aprendizaje.

Quiero documentar mi recorrido creando una aplicación web, de principio a fin. Contaré el stack que utilizo, por qué y dónde lo aplico, los problemas que me encuentro, cómo los resolví o cómo lo intenté, y un breve resumen semanal del estado de la app. Este contenido está pensado para personas desarrolladoras que quieran aprender del proceso, seguir el avance y aportar feedback.

Este diario técnico también refleja la forma de trabajar de Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y power bi, además de agentes IA y automatización. Si buscas impulsar un producto digital con software a medida o ia para empresas, aquí comparto lo que voy aprendiendo y aplico en proyectos reales.

Las últimas semanas

Cuando empecé a construir algo con sentido, no tenía todas las respuestas. Solo sabía que quería crear un proyecto que aportara valor a la gente, algo más allá de otro experimento desechable. A partir de ahí comenzó un camino con sesiones de ideas, debates sobre el stack, dolores de cabeza con monorepos y pequeñas victorias que me acercaron a convertir la idea en realidad.

Lo que sigue es un resumen honesto de lo que hice, por qué tomé cada decisión, los problemas que aparecieron y lo que voy a lanzar a continuación. Sigo aprendiendo, así que si ves algo que podría mejorar, dímelo.

Ideación

Empecé con una lista larga de posibles productos: utilidades, apps de productividad, pequeños SaaS. Me quedé con una idea que necesita interacción en grupo, mecánicas de decisión simples y un resultado claro y compartible. Mantengo a propósito algunos detalles del producto en reserva hasta mostrar progreso tangible.

Objetivos que guiaron las decisiones:

• Onboarding con fricción mínima. La persona usuaria debe iniciar sesión muy rápido.

• La interacción en grupo debe ser evidente y sencilla.

• Los resultados deben ser claros y con impacto.

Estos objetivos moldearon el stack técnico.

El stack que elegí

Cuando el concepto se sintió real, llegó la gran pregunta: qué stack utilizar. Mi primera propuesta fue:

• Backend: Golang con Gin

• Frontend: React con TypeScript

• Base de datos: MongoDB

• CI CD: GitHub Actions

• Cloud: AWS

Sobre el papel sonaba bien, pero era demasiado pesado para un MVP.

Con feedback y algo de investigación, simplifiqué el stack:

• Frontend: Next.js con React 19

• UI: ShadCN con Tailwind CSS v4

• Estado y datos: React Query con Supabase

• Backend: sin servicio aparte al inicio, apoyándome en Supabase para auth, base de datos y APIs

• Infraestructura: Monorepo de ShadCN para la estructura y pnpm como gestor de paquetes

• Despliegue: Vercel para el frontend y Supabase para servicios de backend

Este stack reducido me permitió moverme más rápido, aprender menos cosas a la vez y centrarme en el valor del producto.

Los problemas

Llegó la curva de aprendizaje del monorepo. Al principio me sonó a palabra de moda. Por qué no crear una sola app y listo. Pero los beneficios se volvieron claros al imaginar el crecimiento: UI compartida, tooling consistente y escalabilidad sencilla.

Estructura base:

• apps web para el frontend con Next.js

• packages ui para los componentes compartidos con ShadCN y Tailwind

• futuro apps api si el backend separado llega a ser necesario

Obstáculos que aparecieron:

• Pasar manejadores de eventos entre apps web y packages ui provocó errores de componentes Server y Client en React.

• La transición entre Tailwind v3 y v4 confundió. Descubrí que v4 es muy reciente y aún no tan probado, pero la documentación de ShadCN se apoya en v4, así que lo adopté.

• Incluso comprobar la versión de Tailwind se convirtió en un pequeño dolor.

Otro bloque vino del entorno de desarrollo:

• Mi sistema corría con Node 18, pero ShadCN exigía Node 20.

• Actualicé a Node 20 LTS a nivel de sistema.

• Migré de npm a pnpm, porque npm tuvo fricciones con la plantilla de ShadCN.

Sentí que invertía demasiado tiempo en la herramienta en lugar de la funcionalidad, pero cuando el entorno se estabilizó, todo fluyó mejor.

Lecciones aprendidas

1. Empieza por el producto, no por la tecnología. La claridad llegó cuando definí bien el concepto de la app.

2. Los monorepos son potentes, pero opinados. Obligan a la disciplina y a una estructura que debería pagar dividendos después.

3. Recorta alcance cuanto antes. Mi stack inicial parecía un buen movimiento, pero al ver lo manual y costoso del arranque, recortar me devolvió foco y tiempo.

4. Mantente al día, sin ser imprudente. Adopté Tailwind v4 porque ShadCN lo pedía, en otro caso quizá habría esperado.

5. Espera fricción. Entre actualizaciones de Node, particularidades de pnpm o comandos de Tailwind, hubo varios momentos de por qué no funciona.

En qué punto estoy

• Monorepo operativo con Next.js, ShadCN, Tailwind v4 y pnpm.

• Supabase gestiona autenticación, base de datos y lógica de backend por ahora.

• Páginas núcleo definidas: Login, Panel, Interacciones semanales, Votación, Resultados.

• Flujo de usuario claro y una base técnica que lo soporta.

Aún es pronto, pero pasé de idea al aire a proyecto estructurado con tracción. El camino no fue recto, y cada obstáculo me recordó por qué hago esto. Ya no es solo un proyecto de código, es un viaje de aprendizaje, foco y creación de algo que puede importar.

La nueva ventaja competitiva se llama inteligencia artificial aplicada al negocio. En Q2BSTUDIO impulsamos la transformación digital con soluciones de ia para empresas que combinan software a medida, aplicaciones a medida, agentes IA y analítica avanzada para crear valor real desde el primer día.

Lo siento, pero no suelo trabajar con n8n. Las plataformas no code prometen que cualquiera puede crear flujos complejos con acciones de arrastrar y soltar y conectar múltiples apps. Para muchas pymes esto suena ideal. Sin embargo, en la práctica estos entornos son representaciones visuales de lo que harías con código y, cuando se complica el caso de uso, quienes no programan se encuentran con límites rápidamente. Prefiero un enfoque code-first por control, testeo, versionado y mantenibilidad.

Amanecer digital revelando LGPD sesgos y la responsabilidad de la IA

La era digital nos ofrece avances extraordinarios y al mismo tiempo nos reta con dilemas de privacidad justicia y responsabilidad. En este contexto la LGPD de Brasil el GDPR de la Unión Europea el sesgo algorítmico y la rendición de cuentas en decisiones automatizadas son ejes esenciales para navegar este nuevo horizonte.

El escudo de la privacidad LGPD y GDPR en foco

LGPD y GDPR no son simples normativas sino un compromiso global para proteger los datos personales. Definen reglas claras para la recolección tratamiento y almacenamiento exigiendo transparencia consentimiento explícito y el derecho de cada persona a controlar su información. Las organizaciones deben adoptar seguridad rigurosa revisar sus prácticas de uso de datos e incorporar la ética como pilar para conservar la confianza del consumidor. Incumplir implica sanciones significativas pero la mayor pérdida será la confianza pública.

Desenmascarar el sesgo justicia en los algoritmos

Los algoritmos son el corazón de la inteligencia artificial pero si se entrenan con datos sesgados pueden reproducir y amplificar desigualdades generando resultados injustos. Esto impacta procesos de selección otorgamiento de crédito decisiones judiciales y diagnósticos médicos. Mitigar el sesgo exige calidad y diversidad de datos auditorías continuas explicabilidad métricas de equidad y transparencia sobre cómo se toman las decisiones además de evaluaciones de impacto algorítmico.

Quién responde en la era de la automatización

Con el aumento de decisiones automatizadas surge una pregunta crítica sobre responsabilidad. Cuando un sistema de IA comete un error o causa daño quién responde la empresa que lo desarrolló la que lo usa o el propio sistema. La regulación evoluciona para acompasar la tecnología pero las empresas deben asumir la gobernanza de sus modelos garantizando imparcialidad transparencia y capacidad de explicación estableciendo humano en el circuito vías de recurso y mecanismos para impugnar decisiones.

Futuro digital llamado a la acción

LGPD y GDPR la lucha contra el sesgo y la definición de responsabilidades en IA son desafíos complejos y a la vez oportunidades para construir un futuro digital más justo ético y responsable. Gobiernos empresas academia y sociedad civil deben cooperar para crear un ecosistema que proteja derechos individuales promueva igualdad e inspire confianza en la tecnología con principios de privacidad desde el diseño y seguridad por defecto.

Cómo te ayuda Q2BSTUDIO

Amanecer digital y responsabilidad compartida: LGPD, sesgos y decisiones automatizadas

La era digital nos brinda avances sin precedentes, pero también exige respuestas maduras ante desafíos de privacidad, justicia y responsabilidad. En este contexto, la LGPD de Brasil, el GDPR de la Unión Europea, el sesgo algorítmico y la rendición de cuentas en decisiones automatizadas se convierten en ejes fundamentales para navegar el presente y construir el futuro.

El escudo de la privacidad: LGPD y GDPR en primer plano

La LGPD y el GDPR trascienden la idea de normas aisladas y conforman un esfuerzo global por proteger los datos personales. Fijan reglas claras para la recolección, el tratamiento y el almacenamiento de información, exigiendo transparencia, consentimiento explícito y el derecho de cada persona a controlar sus datos, incluidos acceso, rectificación, portabilidad y eliminación.

Las organizaciones deben adaptarse con medidas sólidas de seguridad, revisar sus prácticas de uso de datos y, sobre todo, poner la ética y la confianza de los usuarios en el centro. El incumplimiento acarrea sanciones severas, pero el mayor costo es la pérdida de credibilidad ante el público.

Desenmascarar el sesgo: justicia en los algoritmos

Los algoritmos, motor de la inteligencia artificial, influyen cada vez más en decisiones cotidianas. Si se entrenan con datos sesgados, replican e incluso amplifican esas distorsiones, generando resultados injustos o discriminatorios.

El sesgo algorítmico impacta ámbitos críticos como la selección de personal, la concesión de crédito, la justicia y el diagnóstico médico. Mitigarlo exige datos de calidad y diversos, auditorías continuas, pruebas de equidad, gobernanza de datos y transparencia sobre cómo se toman las decisiones, además de mecanismos de explicabilidad comprensibles.

Quien responde ante el error: la era de la automatización

Con la automatización en aumento, la responsabilidad por decisiones tomadas por sistemas de IA se complejiza. Cuando un modelo se equivoca o causa daño, quien responde es la empresa que lo desarrolló, quien lo opera o todos los actores de la cadena de valor.

La legislación evoluciona para acompañar a la tecnología, pero las empresas deben asumir la responsabilidad de sus sistemas: modelos justos, transparentes y explicables, trazabilidad de datos y versiones, evaluaciones de impacto algorítmico, supervisión humana significativa y vías efectivas para impugnar decisiones y obtener reparación.

Q2BSTUDIO: tecnología responsable al servicio del negocio

Al conceder acceso RDP a una instancia Windows EC2 resulta tentador abrir el puerto 3389 a todo el mundo 0.0.0.0/0. Eso es un riesgo de ciberseguridad serio. En su lugar, AWS Systems Manager Fleet Manager permite conectar por un canal seguro sin exponer RDP a internet.

Recientemente me encontré con un problema en el que Fleet Manager fallaba con el mensaje Unable to establish Remote Desktop connection y mostraba invalid credentials indicando que el usuario no tenía permiso para iniciar sesión por Remote Desktop.

Causa principal

En la AMI Windows Server 2022 Base la cuenta predeterminada Administrator existía, pero su contraseña ya había expirado. Dado que las conexiones RDP, incluidas las que se realizan a través del túnel de SSM Fleet Manager, requieren una contraseña válida y activa, las credenciales expiradas provocaron el fallo de inicio de sesión.

Solución

Restablece la contraseña del usuario Administrator mediante SSM Run Command y verifica la pertenencia al grupo de Escritorio remoto. Por ejemplo

net user Administrator ContraseñaRobusta28x@73

Add-LocalGroupMember -SID S-1-5-32-555 -Member Administrator

Después inicia sesión a través de Fleet Manager RDP con tu nombre de usuario y la nueva contraseña.

Buenas prácticas

- Nunca expongas RDP 3389 a 0.0.0.0/0

- Utiliza SSM Fleet Manager para el acceso seguro

- Aplica contraseñas fuertes y rotación periódica

- Asegura que la instancia EC2 tenga el rol IAM AmazonSSMManagedInstanceCore

- Mantén AWS Systems Manager Agent actualizado y registra la instancia en SSM

- Si necesitas abrir RDP de forma temporal, limita el acceso a IPs de confianza mediante Security Groups

Conclusión

Si Fleet Manager RDP muestra invalid credentials suele ser un problema de contraseña en Windows, no de SSM. Restablece la contraseña a través de SSM y podrás acceder sin exponer el puerto 3389.

Cómo podemos ayudarte