Ideas, casos de uso y guías sobre IA, programación avanzada y software a medida para optimizar tu negocio.

Hola, soy Taisei

Trabajo como ingeniero de software en Japón

Hay dos razones principales por las que empecé a escribir en Dev.to

1 Quiero mejorar mis habilidades técnicas en inglés

2 Quiero construir una carrera en el extranjero

Me encontré con un problema en Angular Material que no podía resolver. Revisé los issues en GitHub y vi conversaciones activas en inglés entre profesionales de ingeniería

En ese momento sentí con fuerza que era un mundo desconocido

Nunca he estado en el extranjero y no tengo amistades internacionales. Por eso quiero unir la programación, nuestro lenguaje común, con el inglés. Deseo sumarme al lugar donde personas de todo el mundo debaten en GitHub

No quiero depender solo de herramientas de traducción. Quiero conectar de persona a persona como colegas de ingeniería. Ese deseo me empujó a dar el primer paso

Actualmente trabajo en el desarrollo de un servicio en línea por suscripción para un gran fabricante

Las tecnologías que uso a diario incluyen TypeScript, Angular y Python

Transforma tu negocio con tecnología de alto impacto: en ausencia del artículo original, te presentamos una guía práctica y directa para acelerar el crecimiento con software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y analítica avanzada con power bi. Todo orientado a resultados reales y medibles.

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software que crea plataformas robustas, escalables y seguras. Somos especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud, automatización de procesos y servicios inteligencia de negocio. Integramos tus sistemas, optimizamos tus operaciones y convertimos los datos en decisiones.

Google Sheets es una de las herramientas más populares para trabajar con datos y Python es uno de los lenguajes clave para análisis, automatización y desarrollo backend. ¿Y si pudieras unir ambos mundos sin fricciones? Ahí es donde entra pydantic-gsheets.

Este paquete te permite usar Google Sheets como si fuera una base de datos sencilla dentro de Python, apoyado en Pydantic para validar esquemas y tipos. Aunque es experimental, ya abre la puerta a crear aplicaciones reales de forma rápida, limpia y con control de calidad de datos.

Nota importante Este repositorio es experimental y todavía no está listo para entornos de producción, pero es fantástico para prototipos, pruebas de concepto y arranques rápidos.

Por qué usar pydantic-gsheets

Imagina que gestionas registros de clientes en Google Sheets, necesitas validar el dataset para garantizar que los correos sean válidos, que los teléfonos se guarden como cadenas y que los precios sean números, y quieres leer y escribir esta información en Python sin conversiones manuales ni sorpresas. pydantic-gsheets soluciona esto al leer directamente desde Google Sheets hacia modelos Pydantic, validar cada fila de forma automática y escribir de vuelta en la hoja manteniendo todo sincronizado.

Instalación

Instala el paquete desde PyPI con el comando pip install pydantic-gsheets y estarás listo para comenzar.

Primer ejemplo

Supón que tienes una hoja con las columnas Nombre, Email y Edad. Defines un modelo Pydantic con los tipos adecuados y marcas los campos requeridos. Conectas tu servicio de Google Sheets usando OAuth personal o cuenta de servicio, creas la pestaña si no existe, insertas una fila para un cliente y recuperas todas las filas como objetos de tu modelo. El resultado es una lista de instancias validadas lista para usar en tu lógica Python.

Esto consigue en segundos lo que normalmente lleva mucho más tiempo preparar con transformaciones manuales y revisiones de calidad de datos, y además mantiene la hoja como una interfaz accesible para tu equipo no técnico.

Nueva característica Smartchips

El paquete ahora soporta Smartchips de Google Sheets, esos elementos enriquecidos como personas, archivos o enlaces con información extra. Puedes leer smartchips desde la hoja como datos estructurados en Python y escribirlos de vuelta respetando el formato enriquecido de Google. Esto habilita integraciones avanzadas, por ejemplo mapear usuarios de Google directamente a tu aplicación, enlazar documentos de Drive o establecer relaciones entre personas y archivos en una sola celda.

Nota Si el chip de enlace no es de Google Drive se considera de solo lectura por limitaciones de la API de Drive.

Documentación y recursos

Gestionar el estado en aplicaciones Angular puede volverse complejo a medida que el proyecto crece. En este tutorial te acompañamos para construir un gestor de tareas con NgRx, combinando acciones, reductores y selectores para un flujo de datos predecible, orquestando flujos asincrónicos con effects, modelando colecciones con NgRx Entity, dando forma a la interfaz con Angular Material y añadiendo observabilidad con Store DevTools para depuración y time travel.

La arquitectura propone una separación clara por características, lazy loading para módulos, selectores memoizados para rendimiento y un EntityAdapter que simplifica altas, bajas y actualizaciones masivas. Los effects se apoyan en RxJS para manejar side effects como llamadas HTTP y encolar reintentos o cancelaciones. Con Angular Material compones rápidamente listas, formularios reactivos y diálogos, mientras que Store DevTools expone el historial de acciones, snapshots del estado y la posibilidad de reproducir errores con precisión.

En Q2BSTUDIO impulsamos el crecimiento digital de tu organización con una visión integral: somos una empresa de desarrollo de software que crea aplicaciones a medida y software a medida, integra inteligencia artificial de última generación, fortalece la ciberseguridad y potencia tus datos con servicios inteligencia de negocio. Acompañamos a compañías que buscan diferenciarse con tecnología robusta, escalable y segura, combinando estrategia, diseño y ejecución end to end.

Cuando empecé a aprender ingeniería de datos, escuchaba una y otra vez dos siglas que parecían casi iguales: ETL y ELT. Solo era un cambio de orden, pensaba. Pero al profundizar entendí que describen un cambio enorme en la forma moderna de trabajar con datos.

La historia va así.

El camino clásico: ETL

En los primeros tiempos del big data, el almacenamiento y el cómputo eran costosos. Por eso el proceso era: Extraer datos de fuentes como bases de datos, APIs o logs. Transformar para limpiar, filtrar y reestructurar antes de cargar. Cargar los datos ya procesados en un almacén para su análisis. Eso es ETL, Extract Transform Load.

Imagina que te mudas a una casa nueva. Antes de entrar las cajas, las abres, limpias y ordenas afuera. Solo entonces las llevas dentro. Funcionaba, pero era lento y limitado. Muchas transformaciones se hacían con herramientas como Informatica, Talend o trabajos de Spark fuera del almacén.

El enfoque moderno: ELT

Con la llegada de los data warehouses en la nube como Snowflake, BigQuery y Redshift, todo cambió. Son potentes, escalables y más económicos que los sistemas tradicionales. Así que el flujo se invirtió: Extraer datos en crudo. Cargar de inmediato en el warehouse sin esperar. Transformar dentro del propio warehouse usando su potencia de cómputo con SQL o dbt. Eso es ELT, Extract Load Transform.

Ahora te mudas llevando todo directamente a la casa y organizas después. Como tu casa es amplia y resistente, puede con el desorden inicial.

Por qué importa

El paso de ETL a ELT cambia mucho para los equipos de datos: Velocidad, porque ELT carga más rápido sin esperar transformaciones externas. Escalabilidad, los warehouses en la nube manejan volúmenes masivos con facilidad. Flexibilidad, puedes volver a transformar cuando lo necesites sin recargar datos. Optimización de costes, pagas el cómputo del warehouse solo cuando lo usas.

ETL no ha muerto, sigue siendo útil cuando la normativa exige limpiar antes de almacenar, pero ELT es el estándar en entornos cloud actuales.

Ejemplo ETL, transformar antes de cargar: filtras las filas con estado activo y luego cargas al almacén. Ejemplo ELT, cargar primero y transformar después: copias datos crudos a una tabla raw y después creas una tabla limpia filtrando por estado activo directamente en SQL dentro del warehouse.

La clave es aprovechar el motor de SQL del warehouse para la mayor parte del trabajo pesado, en lugar de hacerlo fuera.

Cuando entendí la diferencia, todo encajó: ETL nació para un mundo con cómputo limitado; ELT está hecho para la era cloud.

Si estás empezando en ingeniería de datos, aprende ambos, pero domina ELT. Es hacia donde se mueve la industria.

Cómo te ayuda Q2BSTUDIO

Al terminar agosto, no puedo evitar reflexionar sobre un verano absolutamente impresionante, lleno de programación, aprendizaje y de llevar al límite lo posible con la IA y las tecnologías web. Desde construir sistemas de IA hasta literalmente dar vida a un robot, ha sido una aventura que quiero compartir contigo.

Maratón de retos

Este verano se convirtió en un maratón personal de desafíos, y sinceramente disfruté cada minuto.

Redis AI Challenge: más allá del caché

La inteligencia artificial se ha vuelto omnipresente en el desarrollo de software moderno, ofreciendo autocompletado de código y asistentes que aceleran tareas repetitivas. Estas capacidades transforman prácticas como revisión de código, pair programming y generación de documentación. Sin embargo, también abren preguntas sobre la cultura de ingeniería: hasta qué punto el diálogo humano y la transmisión de conocimiento colaborativo están siendo sustituidos por interacciones con la máquina. De un lado, la IA promete productividad y menos errores triviales; de otro, existe el riesgo de empobrecimiento del aprendizaje colectivo si los equipos aceptan sugerencias sin cuestionarlas.

Este artículo analiza cómo la IA impacta revisión de código, programación en par, documentación y onboarding, los riesgos de perder la conversación técnica entre personas y cómo el método socrático puede inspirar a los equipos a mantener curiosidad y pensamiento crítico en un entorno cada vez más automatizado.

IA en la revisión de código La revisión tradicional es mucho más que cazar bugs: es un espacio para compartir patrones, contexto del dominio y buenas prácticas del proyecto. La IA entra como asistente que detecta errores sintácticos, code smells, vulnerabilidades y violaciones de estilo, estandarizando la calidad y liberando tiempo de tareas mecánicas. Aun así, el juicio humano sigue siendo decisivo: los compromisos de diseño y las refactorizaciones con impacto en la arquitectura requieren entender prioridades, historia del código y objetivos del negocio. En la práctica, la IA mueve los cuellos de botella hacia lo trivial y el equipo enfoca su energía en decisiones estratégicas, pero el merge final permanece en manos del desarrollador.

Pair programming con IA El par humano tradicional combina conductor y navegante en un intercambio continuo que promueve transferencia de conocimiento. Con asistentes de código, surge el par humano IA, donde el agente propone funciones completas y patrones de calidad. Esto acelera, pero puede fomentar dependencia y menor escrutinio crítico. Cuando las sugerencias se aceptan sin comprender su lógica, se resiente el aprendizaje profundo y, ante fallos, cuesta más reparar. Además, los perfiles junior pierden una parte valiosa del acompañamiento experto: contexto de equipo, matices del dominio y razones históricas. La recomendación es tratar la IA como segundo par, mantener preguntas constantes y preservar el rol mentor aprendiz entre colegas.

Documentación, onboarding y otras automatizaciones Los modelos de lenguaje ya generan descripciones de módulos, resúmenes de arquitectura y guías de API, lo que acelera el onboarding y democratiza el acceso a la información. Un chatbot interno puede responder qué hace un componente o sugerir convenciones de estilo. Aun así, a menudo falta el porqué detrás de las decisiones, las restricciones históricas o las prioridades del negocio. Por ello, la IA debe convivir con prácticas humanas como mentorías, conversaciones entre pares y revisiones guiadas para anclar las explicaciones técnicas al contexto real del proyecto.

Transmisión de conocimiento y diálogo El aprendizaje colectivo de un equipo se nutre de conversaciones informales, preguntas breves y aclaraciones que rara vez quedan en la documentación. Si la IA se convierte en la fuente principal de respuestas, disminuyen esas microinteracciones que, acumuladas, consolidan la comprensión compartida. Estudios comparando pares humanos con pares humano IA muestran que se hacen menos preguntas, se contrasta menos y se tiende a aceptar propuestas del asistente con menor escrutinio. Mantener espacios de debate técnico, retrospectivas y discusiones de arquitectura es clave para preservar el razonamiento conjunto.

Método socrático en equipos modernos El método socrático promueve el pensamiento crítico a través de preguntas sucesivas que exponen premisas ocultas y obligan a examinar alternativas. Adoptado en ingeniería, implica no quedarse con la primera respuesta, sea humana o generada por IA. En revisión de código, conviene preguntar cómo llegamos a esta solución, qué ocurriría si cambiamos un supuesto o si la arquitectura escalará a futuro. En pair programming, el navegante puede explorar por qué se eligió esa estructura o qué otras opciones existen. Mientras la IA responde cómo, el equipo debe sostener el porqué, comparando enfoques, formulando hipótesis contrarias y, si hace falta, replanteando la consulta al modelo. Así se evita la caja negra y se refuerza el aprendizaje profundo.

La educación está evolucionando a gran velocidad. Escuelas, institutos y universidades adoptan modelos de aprendizaje híbrido y digital mientras garantizan la seguridad del alumnado y el cumplimiento normativo. Con múltiples dispositivos, aulas en línea y datos sensibles en juego, las instituciones necesitan mucho más que simples herramientas de productividad.

Ahí es donde Microsoft 365 Business Premium transforma la experiencia educativa. No se trata solo de impartir clases en línea, sino de crear un entorno de aprendizaje seguro, colaborativo y moderno.

Desafíos actuales en la educación

Modelos híbridos que exigen colaboración presencial y remota. Protección de datos sensibles de estudiantes y personal. Gestión de múltiples dispositivos usados por docentes y alumnado. Recursos de TI limitados frente a riesgos crecientes de ciberseguridad. Muchos sistemas tradicionales no logran responder a estas necesidades.

Cómo Microsoft 365 Business Premium redefine el aprendizaje

Más allá de Word, Excel y PowerPoint, Business Premium ofrece una plataforma segura para colaborar, enseñar y crecer.

1. Aulas virtuales con Microsoft Teams. El profesorado puede impartir clases en vivo, grabar sesiones, asignar tareas y dar retroalimentación inmediata. El alumnado colabora en canales y grupos, manteniendo la participación incluso en remoto.

2. Seguridad para los datos educativos. La información académica es altamente sensible. Business Premium incorpora Microsoft Defender for Business para frenar phishing, ransomware y accesos no autorizados, facilitando el cumplimiento de regulaciones como FERPA y RGPD.

3. Gestión sencilla de dispositivos. Con Intune, TI administra cientos o miles de equipos de estudiantes y docentes. Si se pierde una tableta o portátil, puede borrarse de forma remota para evitar la exposición de datos personales o institucionales.

4. Acceso en cualquier momento y lugar. Programaciones, tareas y proyectos se guardan en OneDrive o SharePoint con acceso seguro desde cualquier dispositivo. Adiós a las excusas de tareas perdidas.

5. Productividad para docentes y administración. Outlook para comunicaciones, Excel para calificaciones y análisis, PowerPoint para clases. Los equipos administrativos utilizan las mismas herramientas para horarios, presupuestos y políticas.

Ejemplo práctico

Imagina una universidad con clases híbridas. El profesorado imparte sesiones en Teams y las grabaciones quedan en SharePoint para quienes no pudieron asistir. Los estudiantes coeditan documentos en Word y Excel en tiempo real. TI asegura cada dispositivo con Intune y aplica políticas de seguridad. Si llega una campaña de phishing al correo, Defender la bloquea automáticamente. Resultado: un entorno de aprendizaje seguro, flexible e inclusivo.

Por qué importa

La educación moderna se apoya en accesibilidad, participación y seguridad. Con Microsoft 365 Business Premium, las instituciones obtienen una plataforma que escala desde pequeños centros privados hasta grandes universidades.

Cómo te acompaña Q2BSTUDIO

En Q2BSTUDIO impulsamos el éxito educativo con software a medida, aplicaciones a medida y soluciones de inteligencia artificial centradas en resultados. Integramos Microsoft 365 Business Premium con tus procesos y reforzamos ciberseguridad, automatización y analítica avanzada para que la innovación sea segura y sostenible. Nuestro equipo domina servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, power bi, ia para empresas y agentes IA para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.