Continuamos explorando innovación en IA, software personalizado y trucos para optimizar procesos de desarrollo. Inspiración y conocimiento para profesionales y empresas.

Introducción

Las herramientas de IA para programar como GitHub Copilot, Claude Code o Cursor son muy potentes, pero cometen errores por diseño debido a límites técnicos y arquitectónicos. No es que la IA sea tonta, sino que opera con restricciones reales: contexto limitado, conocimiento fijo en el tiempo y falta de ejecución y análisis estático por defecto.

Tres patrones comunes de fallo

1 Falta de dependencias en repositorios grandes Cuando se pide a la IA que actualice una función, la modificación puede romper llamadas en otros archivos que no estaban dentro de su ventana de contexto. El resultado típico es que la compilación parece pasar localmente pero las pruebas fallan por TypeError o llamadas incorrectas. Esto ocurre porque la IA solo ve un subconjunto de archivos relevantes y mapear todas las dependencias cruzadas en repositorios con cientos de ficheros es técnicamente complejo.

2 Sugerencias de APIs obsoletas Los modelos se entrenan con datos hasta un corte temporal y pueden recomendar patrones que ya no existen en la versión actual de una librería, por ejemplo usar un método eliminado que provoca AttributeError en tiempo de ejecución. Algunas soluciones usan RAG para consultar documentación actualizada, pero la calidad y frescura de esas búsquedas no está garantizada.

3 Errores de tipos por inferencia incorrecta En lenguajes tipados como TypeScript, la IA sugiere código que parece correcto pero omite comprobaciones nulas u opcionales, ocasionando errores en runtime. El modelo no ejecuta un comprobador de tipos como tsc o mypy, simplemente predice la continuación más probable.

Por qué suceden estos fallos

Context window limitado: incluso modelos con ventanas grandes no pueden abarcar todos los ficheros de un proyecto extenso, por lo que la selección automática de archivos deja huecos. Frescura del conocimiento: cambios de API after el corte de entrenamiento no están presentes en el modelo base. Ausencia de ejecución y análisis: la IA no valida el código ejecutándolo ni integra por defecto linters, compiladores o pruebas unitarias, por lo que el código puede parecer correcto sin serlo.

Qué están probando las herramientas y qué puedes esperar

Sandbox de ejecución: algunas plataformas comienzan a probar entornos aislados donde ejecutar fragmentos de código para verificar comportamiento, lo que reduce errores pero añade complejidad y riesgos de seguridad. Integración con análisis estático: combinar generación de código con TypeScript, ESLint, mypy y otras herramientas permite atrapar errores temprano. Actualización dinámica del conocimiento mediante RAG: consultar la documentación y conversaciones públicas en tiempo real mejora la relevancia, aunque depende de la calidad de las fuentes.

Consejos prácticos para equipos de desarrollo

Revisa siempre el código generado por la IA y añade pruebas unitarias antes de integrar cambios grandes. Aplica modificaciones de forma incremental y automatiza checks de calidad con linters y compiladores. Usa herramientas de CI que ejecuten pruebas y chequeos de seguridad para detectar problemas de APIs obsoletas o regresiones.

Cómo puede ayudar Q2BSTUDIO

En 2022 comencé mi migración a Mastodon y a la plataforma Activity Pub. Al integrarme en la comunidad aprendí la importancia de la accesibilidad y de añadir texto alternativo a cada imagen para mejorar la experiencia de quienes usan lectores de pantalla. Personalmente me frustraban las fotos de documentos a página completa que son difíciles de leer en una ventana de móvil.

Actualmente estoy muy activo en PixelFed y disfruto publicando fotos y viendo las de los demás. A veces soy perezoso y no quiero escribir el texto alt desde el teléfono. Antes usaba un bot que generaba descripciones con IA pero dejó de funcionar por cambios en GDPR. Por eso desarrollé un pequeño proyecto para rellenar los alt faltantes en mi cuenta de PixelFed: una aplicación Flask que genera descripciones con llava 7b ejecutándose en un servidor Ollama local. Empecé probando prompts en asistentes de chat y luego usé herramientas como Amazon Q para pulirlos.

Al adoptar Kiro como marco de trabajo para desarrollo guiado por especificaciones mi script creció de unas pocas líneas a un sistema complejo. En el proceso surgieron muchos problemas de frontend, especialmente errores en la consola JavaScript y desajustes de tokens CSRF. Para depurarlos encargué a Kiro la generación de tests con Playwright y la integración con el MCP server de Playwright para poder reproducir visualmente los fallos y revisar tanto la consola como los logs de la aplicación. La instalación del MCP server es sencilla y permite autorizar acciones comunes para que las pruebas puedan interactuar con el navegador en modo visual.

Resumen de buenas prácticas al usar Playwright para localizar errores de consola JS y problemas CSRF: siempre establecer timeouts razonables para evitar falsos negativos; ejecutar pruebas en modo no headless para depuración visual y usar WebKit como navegador principal cuando se requiere compatibilidad con Safari; preferir waitUntil domcontentloaded en las navegaciones en entornos con WebSockets; evitar page.evaluate para limpieza de almacenamiento por motivos de seguridad y en su lugar usar context.clearCookies y APIs compatibles; asegurarse de limpiar sesión y estado entre pruebas para evitar interferencias; capturar mensajes de consola en tiempo real para detectar errores JavaScript, avisos de CORS o mensajes AJAX; y comprobar que los formularios contienen los tokens CSRF esperados antes de simular envíos.

Para probar formularios AJAX conviene interactuar con elementos directamente, esperar la finalización de las operaciones con esperas explícitas o con la aparición de selectores, y verificar respuestas de éxito mediante mensajes en consola o cambios en la interfaz. En caso de recargas tras envíos AJAX adaptar los timeouts y comprobar el estado de la página o la URL para confirmar que la acción se completó. Además es importante probar en varios navegadores y añadir capturas de pantalla y logs cuando se ejecuta en modo debug para facilitar el diagnóstico.

Los buckets no son solo almacenamiento, son modelos mentales sobre como se organiza, accede y optimiza la información. A continuacion exploramos cuatro tipos clave de buckets en sistemas de datos modernos: General Purpose, Directory, Table y Vector, cada uno con su personalidad, caso de uso y analogia practica.

General Purpose buckets El contenedor todo en uno

Que es Un bucket de proposito general funciona como una caja digital que acepta cualquier tipo de objeto imagenes, videos, documentos, logs o copias de seguridad. No existe una estructura forzada, solo un espacio plano donde cada elemento tiene un nombre o clave y metadatos.

Analogia La caja del garaje Imagina un gran contenedor de plastico en el garaje donde lanzas herramientas, cables, juguetes viejos y decoraciones. No te preocupas por el orden, solo quieres tener todo en un mismo lugar.

Casos de uso Alojar archivos estaticos de una web, almacenar datasets para entrenamiento de modelos de IA, respaldar logs o ficheros multimedia.

Directory buckets El armario organizado

Que es Los directory buckets introducen jerarquia y emulan un sistema de archivos con carpetas y subcarpetas, lo que facilita organizar y recuperar datos por rutas logicas.

Analogia La carpeta Documentos de tu ordenador Dentro de Documentos puedes tener Carpetas de Trabajo, Estudios y Fotos. Cada carpeta contiene archivos relevantes y sabes exactamente donde buscar.

Casos de uso Organizar datos IoT por region dispositivo y fecha, estructurar logs para recuperacion rapida, optimizar acceso con servicios cloud de baja latencia.

Table buckets La hoja de calculo en la nube

Que es Los table buckets almacenan datos estructurados en filas y columnas como una base de datos o una hoja de calculo. Estan optimizados para consultas, filtros y analitica.

Analogia Una mesa de restaurante Cada columna es una etiqueta Nombre Pedido Cuenta y cada fila corresponde a un comensal con sus datos, facil de escanear horizontal o verticalmente.

Casos de uso Inventario de productos con SKU precio y stock, consultar CSV o Parquet con herramientas como Athena o BigQuery, registrar eventos estructurados para cuadros de mando y procesos de inteligencia de negocio.

Vector buckets El cerebro detras de la IA

Que es Los vector buckets almacenan datos de alta dimensionalidad como embeddings generados por modelos de machine learning. No se buscan por nombre sino por similitud y son la base de recomendaciones, busquedas semanticas y agentes IA.

Analogia Un tablero magnetico Imagina un tablero con pins que representan elementos similares agrupandose. No pides Item 42 sino Algo parecido a esto y el tablero devuelve los pins mas proximos.

Casos de uso Almacenar embeddings de imagenes para busqueda inversa, recuerdo de chatbots y busqueda semantica de documentos.

Preguntas frecuentes

1 Cual es la diferencia entre un general purpose bucket y un directory bucket Un bucket de proposito general es como la caja del garaje donde se almacenan archivos sin orden. Un directory bucket es como la carpeta Documentos del ordenador con carpetas y subcarpetas que facilitan la navegacion y la recuperacion de elementos concretos.

2 Puedo almacenar datos estructurados en un bucket de proposito general Si, pero no es lo ideal. Puedes subir CSV o JSON a un bucket plano, pero consultarlos eficientemente requiere herramientas adicionales. Para datos estructurados es mejor usar table buckets diseñados para filas y columnas.

3 Se puede convertir un tipo de bucket en otro No directamente. Los tipos de bucket son modelos conceptuales. Puedes reorganizar o migrar datos hacia un servicio que soporte la estructura deseada por ejemplo mover archivos planos a una base de datos para acceso tipo tabla.

4 Ejemplo de uso combinado de los cuatro buckets Imagina una aplicacion de fotos inteligente General Purpose bucket para almacenar las imagenes en bruto, Directory bucket para organizarlas por usuario album y fecha, Table bucket para llevar metadatos como nombre y etiquetas y Vector bucket para guardar embeddings que permiten busqueda por similitud.

Como ayuda Q2BSTUDIO

Terabytes de datos con PySpark es la forma moderna de afrontar volúmenes enormes de información que hace unos años resultaban imposibles de procesar con herramientas tradicionales.

Antes, equipos de datos sufrían con Hadoop MapReduce cuando tenían que manejar logs, transacciones o clickstream en terabytes. El enfoque funcionaba pero tenía costos claros: mucho acceso a disco, complejidad al programar en Java y lentitud cuando se necesitaban resultados rápidos.

Apache Spark cambió las reglas del juego y su API en Python, PySpark, permitió a ingenieros de datos trabajar de forma más ágil. PySpark destaca por su arquitectura de computación distribuida que reparte el trabajo entre varios nodos, su capacidad de cálculo en memoria que evita lecturas y escrituras intermedias y por ser compatible con Python, lo que acelera el desarrollo frente al código tradicional en Java.

Además PySpark incorpora particionado automático de los datos para escalar en clústeres y ofrece estrategias de caché o persistencia que evitan recomputaciones costosas cuando se realizan múltiples operaciones sobre el mismo conjunto de datos. Controlar particiones optimiza joins y shuffles, reduciendo tiempos y uso de recursos.

En la práctica, PySpark permite transformar procesos que antes tardaban horas o días en tareas que se completan en minutos u horas, conservando la trazabilidad y la capacidad de integrar pipelines complejos. Por eso empresas que procesan logs de streaming, grandes catálogos de eventos o análisis de clickstream lo adoptan para obtener insights escalables y rápidos.

En los pasillos asépticos de grandes farmacéuticas y en los laboratorios llenos de equipos de startups biotecnológicas se está gestando una revolución silenciosa. La inteligencia artificial ya no se limita a analizar moléculas existentes, ahora diseña estructuras químicas desde cero, explorando espacios moleculares que hasta hace poco eran inimaginables. Este avance, conocido como IA generativa para diseño molecular, está transformando la forma en que se conciben nuevos fármacos y soluciones agrícolas.

Durante décadas la investigación farmacéutica fue un proceso de búsqueda y filtrado, una búsqueda de aguja en un pajar formado por miles de compuestos. Ese enfoque funcionaba, pero era lento y costoso. La promesa de la IA generativa es cambiar el paradigma: pasar del descubrimiento por azar al diseño intencional de moléculas optimizadas para objetivos terapéuticos concretos y con perfiles de seguridad y síntesis favorables.

La base técnica combina modelos avanzados de aprendizaje automático con conocimiento químico profundo. Arquitecturas derivadas de transformadores y redes neuronales de grafos permiten a los sistemas entender representaciones como SMILES y estructuras atómicas, predecir interacciones proteína-ligando, evaluar toxicidad potencial y sugerir rutas de síntesis.

Estos modelos aprenden de millones de ejemplos y desarrollan una especie de intuición química artificial que permite generar compuestos novedosos con múltiples criterios optimizados a la vez: potencia, selectividad, seguridad y factibilidad de manufactura. En la práctica esto traduce en una reducción de ciclos de diseño y un aumento en la variedad de moléculas exploradas.

Empresas líderes y proyectos colaborativos están impulsando esta transformación. Algunas integran producción experimental a gran escala para validar rápidamente predicciones mediante robótica y ensayos, cerrando el ciclo entre simulación y laboratorio. Otros se especializan en diseño estructural y en aplicaciones agrícolas que requieren productos selectivos y biodegradables debido a la presión regulatoria y al cambio climático.

No obstante, la adopción enfrenta desafíos reales. El principal es la brecha entre predicción computacional y resultados biológicos reales. Un compuesto que parece prometedor in silico puede fallar por metabolización inesperada, interacciones complejas o problemas de síntesis. Además, la calidad y sesgo de los datos de entrenamiento afectan la generalización de los modelos.

Los marcos regulatorios también deben modernizarse. Las agencias buscan equilibrar innovación y seguridad, pidiendo mayor transparencia en el entrenamiento y validación de modelos. Paralelamente surgen debates legales sobre la propiedad intelectual de invenciones concebidas por algoritmos, lo que añade incertidumbre a la protección global de nuevas moléculas.

En este contexto surge el papel clave de empresas tecnológicas que aplican la IA de forma práctica en sectores diversos. Q2BSTUDIO participa en esta ola como proveedor de desarrollo de software y soluciones de inteligencia artificial orientadas a resultados. Somos especialistas en aplicaciones a medida y software a medida que integran motores de IA con requisitos reales de negocio, garantizando además prácticas de ciberseguridad robustas y cumplimiento en entornos productivos.

En los pasillos silenciosos de las grandes farmacéuticas y en los laboratorios repletos de startups de biotecnología se está gestando una transformación profunda. Los científicos ya no se conforman con descubrir moléculas existentes, ahora las diseñan desde cero guiados por modelos de inteligencia artificial capaces de proponer estructuras químicas novedosas. Esto no es ciencia ficción sino la realidad emergente de la inteligencia generativa aplicada al diseño molecular, donde algoritmos entrenados con enormes bases de datos químicas comienzan a complementar y en ocasiones superar la intuición humana en la creación de nuevos fármacos y compuestos agrícolas.

Durante más de un siglo el descubrimiento de fármacos siguió un patrón conocido: cribados masivos de compuestos existentes con la esperanza de encontrar uno que funcionara. Era como buscar una aguja en un pajar donde el pajar contenía miles de millones de candidatos y la mayoría no eran realmente útiles. Ese enfoque fue metódico pero lento y costoso. Un fármaco tarda habitualmente entre 10 y 15 años en llegar al mercado y el coste supera con frecuencia los dos mil millones de libras. Por cada medicamento exitoso, miles de candidatos prometedores quedan en el camino por toxicidad inesperada, mala biodisponibilidad o eficacia insuficiente.

La propuesta disruptiva de la inteligencia generativa es otra: en lugar de hurgar en pajares moleculares, diseñar la aguja perfecta. Los modelos generativos no se limitan a filtrar y priorizar compuestos existentes; generan estructuras nuevas optimizadas para objetivos terapéuticos concretos mientras evitan fallos conocidos. Es un cambio del descubrimiento a la ingeniería deliberada de moléculas que puede acelerar drásticamente la cadena de desarrollo farmacéutico.

Esta revolución técnica nace de la fusión entre aprendizaje automático y química. Los sistemas más avanzados emplean arquitecturas derivadas de los transformers, similares a las que sustentan grandes modelos de lenguaje, pero entrenadas con datos químicos en lugar de texto humano. Los modelos aprenden a comprender moléculas mediante distintas representaciones: desde la notación SMILES hasta redes neuronales de grafos que modelan átomos y enlaces como redes interconectadas y capturan relaciones espaciales críticas para el comportamiento de un compuesto.

El entrenamiento abarca millones de estructuras conocidas y extrae patrones sutiles que discriminan fármacos eficaces de compuestos tóxicos, moléculas estables de las reactivas y estructuras sintetizables de las meras curiosidades teóricas. Lo que emerge es una especie de intuición química artificial capaz de predecir interacciones proteína-ligando, estimar toxicidad y sugerir rutas sintéticas. Además, las plataformas avanzadas realizan optimización multiobjetivo, equilibrando potencia, selectividad, seguridad y capacidad de manufactura: diseño molecular por comité algorítmico.

Un ejemplo notable de esta convergencia tecnológica es la colaboración entre de Evogene y Google Cloud, que ha dado lugar a un modelo base para el diseño de pequeñas moléculas entrenado en grandes conjuntos de datos químicos y orientado tanto a aplicaciones farmacéuticas como agrícolas. La plataforma genera estructuras completamente nuevas guiadas por criterios de diseño y, según validaciones internas, identifica candidatos prometedores con mayor rapidez que métodos convencionales. En un caso concreto produjo compuestos dirigidos a una plaga agrícola con alta eficacia y bajo impacto ambiental, una combinación que antes requería años de iteración.

El sector agrícola tiene necesidades urgentes: cambio climático, resistencia de plagas y mayor escrutinio regulatorio sobre pesticidas. La inteligencia generativa puede diseñar moléculas que ataquen plagas específicas minimizando daños a insectos beneficiosos y fomentando la biodegradabilidad para evitar acumulaciones ambientales. Algunas plataformas operan en múltiples representaciones moleculares a la vez, alternando SMILES para generación rápida y grafos para predicciones detalladas, aprovechando las ventajas de cada enfoque.

La competencia en este espacio es intensa. Compañías como Recursion Pharmaceuticals combinan predicción computacional con experimentación de alto rendimiento, usando sistemas robóticos que realizan millones de ensayos para retroalimentar modelos de IA. Atomwise aplica diseño basado en estructura para predecir interacciones con proteínas y ya tiene candidatos clínicos para enfermedades diversas. Al mismo tiempo, gigantes farmacéuticos desarrollan capacidades internas o establecen alianzas estratégicas, y proyectos open source como DeepChem y RDKit democratizan herramientas para que académicos y empresas pequeñas accedan a técnicas avanzadas sin invertir en infraestructuras propias.

La regulación plantea retos complejos. Los marcos actuales suponen compuestos diseñados por humanos con vías sintéticas conocidas. Las moléculas generadas por IA, sobre todo las de estructura novedosa, no encajan bien en esas categorías. Agencias regulatorias debaten cómo evaluar seguridad de compuestos que nunca han existido, qué nivel de explicabilidad exigir y cómo auditar modelos a menudo propietarios y opacos. La Agencia Europea de Medicamentos trabaja en guías que piden transparencia en el entrenamiento y validación de modelos, mientras que la FDA mantiene estándares tradicionales y estudia nuevas directrices, lo que genera incertidumbre práctica para desarrolladores.

Además la propiedad intelectual se complica: la ley de patentes asume inventores humanos. Si un sistema de IA diseña un compuesto de forma autónoma, quién posee los derechos es una pregunta abierta. Diferentes oficinas de patentes adoptan posturas distintas, aumentando la complejidad para empresas con ambiciones globales.

No obstante existen limitaciones técnicas significativas. El principal riesgo es la brecha entre predicción computacional y realidad biológica. Modelos excelentes en datos pueden fallar con escenarios verdaderamente novedosos fuera de su distribución de entrenamiento. Un compuesto que parece perfecto in silico puede fallar por interacciones imprevistas, metabolismo o toxicidades no captadas por los datos. La sintetizabilidad es otro obstáculo: los modelos pueden proponer estructuras teóricamente posibles pero impracticables en un laboratorio. Aunque se emplean métricas de accesibilidad sintética, no son infalibles.

La calidad y sesgo de los datos alimentan problemas persistentes. Bases de datos químicas contienen errores y sesgos que los algoritmos pueden amplificar. Modelos entrenados mayoritariamente con datos de países desarrollados pueden no generalizar a variantes biológicas o poblaciones distintas. Y la explicabilidad sigue siendo crítica: reguladores y clínicos necesitan entender por qué una IA propone un compuesto, pero muchos modelos funcionan como cajas negras, lo que dificulta la aprobación y la adopción clínica.

También existe el riesgo de uso indebido: la misma tecnología que diseña fármacos beneficiosos podría emplearse para crear compuestos dañinos. Aunque las plataformas comerciales incluyen salvaguardas, el creciente acceso a herramientas open source exige marcos de gobernanza y control de calidad más estrictos.

En el debate científico hay mezcla de entusiasmo y cautela. Investigadores como la comunidad del MIT recuerdan que la IA acelera etapas iniciales pero no sustituye la validación experimental. Ejecutivos farmacéuticos ven potencial para mejorar la productividad y reducir costes, mientras analistas financieros consideran el horizonte de retorno incierto. La comunidad online de químicos y expertos en IA subraya la importancia de combinar intuición química humana con predicciones computacionales.

Desde la perspectiva económica, si la inteligencia generativa reduce el tiempo de desarrollo de fármacos de 10 15 años a 5 7 años manteniendo o mejorando tasas de éxito, el impacto sería transformador. La tecnología también puede abrir nuevos espacios químicos alejados de los compuestos tradicionales, facilitando terapias innovadoras. Empresas pequeñas y universidades podrían beneficiarse desproporcionadamente al acceder a capacidades avanzadas sin infraestructuras masivas.

El sector agrícola igualmente puede aprovechar diseños rápidos de productos de protección de cultivos con perfiles ambientales específicos, útiles ante plagas adaptadas al clima o malas hierbas resistentes. Sin embargo la rentabilidad depende de que las predicciones se traduzcan en rendimiento real; si los compuestos diseñados por IA fallan en etapas posteriores, el caso económico se debilita.

Mirando al futuro la integración de grandes modelos con conocimiento químico especializado, la incorporación de datos experimentales reales mediante aprendizaje activo y la unión con robots de laboratorio para cerrar el ciclo de diseño y validación son desarrollos clave. También cobrarán importancia sistemas multimodales que integren estructuras moleculares, ensayos biológicos, resultados clínicos y literatura científica para ofrecer diseños más robustos. Mejorar métricas de evaluación y armonizar marcos regulatorios internacionales facilitará la adopción global.

En este contexto humano y máquina convergen. La IA es una herramienta poderosa pero la experiencia humana sigue siendo esencial. Los químicos se transforman en arquitectos moleculares que definen objetivos y restricciones para guiar sistemas generativos. Este cambio exige nuevas habilidades y formación en computación, y las instituciones educativas ya están adaptando sus programas para preparar a la próxima generación de profesionales capaces de trabajar con agentes IA y soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la industria.

Nuestra empresa Q2BSTUDIO participa activamente en esta transformación digital ofreciendo servicios de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida que integran capacidades de inteligencia artificial para empresas. Como especialistas en software a medida y aplicaciones a medida diseñamos arquitecturas seguras y escalables, apoyadas por servicios cloud aws y azure para desplegar soluciones en entornos confiables. Podemos ayudar a su organización a implementar agentes IA, soluciones de inteligencia de negocio y cuadros de mando con power bi para convertir datos en decisiones operativas.

Cada vez que ves el icono del candado en tu navegador estás confiando en uno de los pilares de la web moderna: los certificados digitales. Estos documentos son la prueba que convence al navegador de que un sitio realmente es quien dice ser y no un impostor.

El problema básico en internet es de confianza: al escribir una dirección como https://mybank.com no hay nada intrínseco que impida a un atacante crear un servidor y hacerse pasar por ese dominio. Sin un sistema de confianza el navegador no podría distinguir al sitio legítimo de una suplantación.

Un certificado digital funciona como una identidad oficial para un sitio web. Indica que determinada clave pública corresponde a un dominio concreto, que ha sido emitido por una entidad de confianza y que el navegador debe verificar antes de permitir una conexión segura. Sin certificados la S de HTTPS carecería de sentido, porque cualquiera podría hacerse pasar por cualquier otro.

Las entidades que emiten estos certificados se llaman Autoridades de Certificación o CA. Una CA verifica la identidad del solicitante con distintos niveles de rigor, emite un certificado que vincula el nombre de dominio con una clave pública y firma digitalmente ese certificado con su clave privada. Los navegadores incorporan de fábrica una lista de CA consideradas confiables y si un certificado está firmado por alguna de ellas se establece una cadena de confianza.

Cuando un usuario visita un sitio el navegador realiza varios pasos antes de mostrar el candado. Primero el servidor entrega su certificado, que contiene el nombre del dominio, la clave pública, las fechas de validez y la firma de la CA. El navegador valida esa firma usando la clave pública de la CA, comprueba la cadena de certificados hasta una raíz confiable, verifica que el dominio coincida exactamente y que el certificado esté vigente y no revocado.

Una vez verificada la autenticidad del certificado queda por asegurar que el servidor realmente posee la clave privada asociada a la clave pública del certificado. Para eso el navegador envía un reto o prueba que solo puede resolverse correctamente si el servidor controla la clave privada. Este paso evita que un atacante copie un archivo de certificado y lo use en otro servidor sin la correspondiente clave privada.

Con esa confianza establecida el navegador y el servidor acuerdan una clave de sesión para cifrado simétrico. Normalmente el navegador genera una clave de sesión aleatoria, la cifra con la clave pública del servidor y solo el servidor con su clave privada puede descifrarla. A partir de ese momento la comunicación se cifra de forma eficiente con algoritmos simétricos para proteger páginas, inicios de sesión y transacciones.

Existen distintos niveles de validación en los certificados. La validación de dominio DV confirma que quien solicita el certificado controla el dominio. La validación de organización OV además verifica la entidad legal detrás del sitio. La validación extendida EV aplica comprobaciones más estrictas y es la que suelen preferir entidades financieras por su mayor nivel de confianza.

Si los certificados no existieran, el cifrado por sí solo no resolvería el problema de identidad: podrías estar cifrando con la clave de un atacante y pensar que estás seguro. Los certificados resuelven ese vacío al atar un dominio a una clave pública y obligar al servidor a demostrar el control de la clave privada.

El sistema no es perfecto y tiene puntos débiles. Una CA comprometida puede emitir certificados falsos, un certificado expirado genera avisos que muchos usuarios ignoran y la acción imprudente de aceptar advertencias rompe el modelo de confianza. Por eso la vigilancia, auditoría y buenas prácticas operacionales son imprescindibles.

En el día a día los certificados y la validación son críticos para banca online, compras, APIs, mensajería y cualquier servicio que maneje datos sensibles. Empresas como Q2BSTUDIO trabajan precisamente para ayudar a organizaciones a integrar seguridad, cumplimiento y soluciones digitales. Somos expertos en desarrollo de software y aplicaciones a medida, ofrecemos servicios de ciberseguridad y pentesting y desplegamos soluciones de inteligencia artificial y automatización adaptadas a cada cliente.

Guía Remixable Maze Runner

Desafío semanal 3××

Cada semana Mohammad S. Anwar publica The Weekly Challenge, una oportunidad para proponer soluciones a dos tareas semanales. A continuación presento la traducción y reformulación en español de dos tareas y mis soluciones implementadas originalmente en Python. Este artículo también muestra ejemplos de ejecución y una breve mención de los servicios de Q2BSTUDIO relacionados con desarrollo de software y inteligencia artificial.

Tarea 1: Menores que el actual

Enunciado: Se da una lista de números llamada num1. Escriba un script que devuelva una lista num2 donde num2[i] es el número de elementos en num1 que son menores o iguales a num1[i], excluyendo el propio elemento.

Solución: La idea es sencilla. Para cada elemento recorremos la lista y contamos cuántos valores son menores o iguales y restamos uno para excluir el propio elemento. En Python se puede implementar así

def smaller_than_current(numbers): solution = [] for number in numbers: solution.append(sum(1 for n in numbers if n <= number) - 1) return solution

Explicación: para cada number en la lista se calcula una suma de 1 por cada n que cumple n <= number y luego se resta 1 para no contar el propio elemento. El coste es O(n^2) en tiempo y es directo y claro para listas de tamaño moderado.

Ejemplos de uso y salida:

$ ./ch-1.py 6 5 4 8 => [2, 1, 0, 3] | $ ./ch-1.py 7 7 7 7 => [3, 3, 3, 3] | $ ./ch-1.py 5 4 3 2 1 => [4, 3, 2, 1, 0] | $ ./ch-1.py -1 0 3 -2 1 => [1, 2, 4, 0, 3] | $ ./ch-1.py 0 1 1 2 0 => [1, 3, 3, 4, 1]

Tarea 2: Matriz impar

Enunciado: Se recibe el número de filas row y columnas col de una matriz inicializada a cero y una lista de posiciones. Para cada posición (r, c) aumente en 1 todos los elementos de la fila r y todos los elementos de la columna c. Devuelva el total de celdas con valor impar tras aplicar todas las operaciones. Los índices son 0 based.

Solución: Una implementación directa calcula para cada celda cuántas veces se incrementa por puntos dados. Una forma clara de organizar el código es representar cada par como una estructura Point con un método score que indique si para una celda determinada la contribución es 2 cuando coincide en fila y columna, 1 si coincide solo en fila o en columna, y 0 en caso contrario. Luego se suma la puntuación de todos los puntos y se cuenta si el total es impar.

Ejemplo de estructura y función en Python simplificada:

class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def score(self, row, col): if row == self.x and col == self.y: return 2 if row == self.x or col == self.y: return 1 return 0

def odd_matrix(rows, cols, points_list): points = [Point(x, y) for x, y in points_list] odd_cells = 0 for r in range(rows): for c in range(cols): s = 0 for p in points: s += p.score(r, c) if s % 2 == 1: odd_cells += 1 return odd_cells

La aproximación anterior es clara y fácil de razonar, aunque su complejidad es O(rows * cols * m) con m el número de puntos. Para matrices y conjuntos de operaciones grandes se pueden usar enfoques optimizados que cuentan cuántas filas y columnas quedan con incrementos impares y combinan esos recuentos para obtener el total en O(rows + cols + m).

Ejemplos de ejecución:

$ ./ch-2.py 2 3 0 1 1 1 => 6 | $ ./ch-2.py 2 2 1 1 0 0 => 0 | $ ./ch-2.py 3 3 0 0 1 2 2 1 => 0 | $ ./ch-2.py 1 5 0 2 0 4 => 2 | $ ./ch-2.py 4 2 1 0 3 1 2 0 0 1 => 8

Acerca de Q2BSTUDIO y servicios relacionados

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software que ofrece soluciones de software a medida y aplicaciones a medida para empresas de distintos sectores. Diseñamos aplicaciones multiplataforma y soluciones de software a medida adaptadas a las necesidades del cliente. Además, contamos con capacidades de inteligencia artificial y ofrecemos servicios de ia para empresas, agentes IA personalizados y soluciones de inteligencia artificial para potenciar procesos internos y productos.