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La mayoría de las demos de IA se quedan en el texto. En producción, tu agente debe hacer cosas de forma segura, con trazabilidad y acceso de mínimos privilegios: marcar con estrella un repositorio, crear incidencias, etiquetar pull requests y más, todo con auditoría y sin exponer credenciales.

En esta guía verás un flujo de extremo a extremo donde un LLM alojado en Gaia propone una llamada de herramienta y ACI.dev la ejecuta contra GitHub en nombre del usuario, manteniendo control, seguridad y registro.

Qué construirás: un flujo donde el usuario pide que se marque con estrella el repositorio tobySolutions slash stream2peer, el modelo devuelve una llamada de herramienta estructurada con nombre de función y argumentos en JSON, tu servidor la ejecuta con el SDK de ACI usando la cuenta de GitHub vinculada del usuario y obtienes un resultado limpio y auditable.

Arquitectura en una frase: el cliente envía la intención al LLM de Gaia junto con los esquemas de funciones disponibles, el LLM propone una tool call, y tu backend invoca ACI.dev para ejecutar la acción real sobre GitHub usando el owner vinculado mediante OAuth.

Requisitos previos: Python 3.10 o superior; clave de API y dominio de Gaia compatibles con la API de OpenAI; toolkit de Gaia para levantar y gestionar tus nodos locales; cuenta en ACI.dev con proyecto y agente por defecto, app GITHUB configurada, cuenta de GitHub vinculada por OAuth, GITHUB añadido en allowed apps del agente y una API key del agente para usar con el SDK de ACI.

Configuración única en la plataforma ACI: entra en tu proyecto y agente en platform punto aci punto dev; configura la app GITHUB desde App Store; vincula tu cuenta de GitHub iniciando el flujo OAuth y elige un linked account owner id que recordarás en el código; autoriza a tu agente a usar GITHUB en Project Settings; copia la API key del agente.

Variables de entorno recomendadas en un archivo punto env: GAIA_BASE_URL con la URL de tu dominio Gaia terminando en v1, GAIA_API_KEY con tu clave de Gaia, ACI_API_KEY con la clave del agente de ACI y ACI_OWNER_ID con el owner id seleccionado al vincular la cuenta de GitHub.

Dependencias a instalar con pip o uv pip: openai, python-dotenv y aci. En algunos entornos el paquete se publica como aci y requiere Python 3.10 o superior, por lo que conviene actualizar pip antes de instalar.

Ejemplo mínimo de trabajo explicado: primero descubre el esquema de la función en ACI, por ejemplo GITHUB__STAR_REPOSITORY, para obtener el nombre de la función y la estructura de los argumentos; después envía un chat completion al modelo de Gaia con mensajes y la definición de la herramienta en tools para que el modelo proponga una tool call; al recibir la respuesta, extrae el nombre de la función y los argumentos, aplica guardrails como limitar el owner permitido a tu organización y, por último, delega la ejecución real en ACI mediante handle_function_call pasando el linked_account_owner_id. El resultado será una confirmación de GitHub con la operación completada o un error manejable.

Flujo esperado en producción: el LLM devuelve una llamada a GITHUB__STAR_REPOSITORY con owner y repo; tu servidor llama a ACI con esos argumentos y el owner vinculado; GitHub marca el repositorio con estrella y recibes un payload de éxito que puedes registrar para auditoría.

Por qué funciona este patrón: descubrir el esquema exacto desde ACI evita desalineaciones; restringir las herramientas garantiza que el modelo solo puede llamar a lo que tú expongas; ejecutar en backend mantiene los tokens fuera del alcance del modelo; y auditar te permite registrar cada invocación y aplicar listas de permitidos por organización o repositorio.

Cómo ir más allá de star repo: descubre y expón más funciones de ACI como GITHUB__CREATE_ISSUE para crear incidencias o GITHUB__COMMENT_ON_PR para comentar en pull requests; tu backend no cambia, solo enruta la tool call seleccionada a handle_function_call y conserva las mismas políticas de seguridad y auditoría.

Resolución de problemas habitual: si no se genera tool call, asegúrate de incluir el esquema en tools y, para demos, fuerza tool_choice en required; si aparecen errores de permisos, verifica que la app GITHUB está configurada, la cuenta está vinculada y el agente tiene permitido GITHUB; si falla por owner incorrecto, revisa que linked_account_owner_id coincide con el elegido al vincular; si hay problemas de instalación, usa el paquete aci con Python 3.10 o superior y actualiza pip.

Nota MCP para stacks modernos: si trabajas con el protocolo MCP, expón las herramientas de ACI mediante un servidor MCP para que cualquier cliente compatible, incluido uno que utilice Gaia, pueda descubrirlas y llamarlas. La capa de ejecución sigue siendo ACI, por lo que heredas el mismo control de permisos, auditoría y trazabilidad.

En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software, impulsamos soluciones de aplicaciones a medida y software a medida integrando agentes IA con flujos seguros de ejecución sobre plataformas como ACI y orquestando modelos en Gaia. Diseñamos arquitecturas productivas con principios de least privilege, gestión de secretos y observabilidad, y llevamos la ia para empresas desde el prototipo hasta la operación continua.

Redberry, con sede en Tbilisi y socio experto en Laravel, lleva una década perfeccionando un enfoque productizado y repetible para construir soluciones en Laravel. Su metodología arranca con un sprint de descubrimiento enfocado en riesgos, objetivos y métricas, continúa con una arquitectura Laravel limpia, modular y escalable, y se apoya en prácticas sólidas de DevOps, integración y despliegue continuo, pruebas automatizadas y cobertura de calidad extremo a extremo. Además de la entrega llave en mano, ofrecen aumento de equipo para acelerar roadmaps internos. Con más de 300 productos digitales lanzados y un servicio 360 que integra diseño, marketing y growth, prometen talento de primer nivel en Laravel con una eficiencia de costes muy competitiva frente a agencias occidentales.

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Más allá de los hechos estilizados embedding para la fidelidad de simuladores de mercado. Este artículo explora un método nuevo e imparcial para evaluar simuladores de mercado utilizando una red de embedding capaz de capturar la estructura profunda de los datos financieros y compararla con la realidad sin depender de reglas simplificadas.

El problema habitual en la validación de simuladores es que los hechos estilizados describen solo un subconjunto limitado de comportamientos del mercado. Dos simuladores pueden cumplirlos y aun así diferir de manera sustancial en microestructura, dependencia temporal o dinámica de liquidez. Un enfoque basado en embedding aprende representaciones latentes de alta fidelidad a partir de datos reales y permite medir la distancia entre distribuciones reales y simuladas en ese espacio informativo, reduciendo sesgos y evitando métricas manuales ad hoc.

Cómo funciona la evaluación con embedding de mercado. Primero se entrena una red de embedding con datos reales de cotizaciones, libro de órdenes y ejecuciones, empleando objetivos contrastivos o auto supervisados para capturar patrones multi escala, estacionalidades y señales de microestructura. Después se proyectan tanto datos reales como simulados en el espacio latente. Finalmente se calcula una puntuación de fidelidad con distancias y divergencias en el espacio latente, por ejemplo una variante del FID adaptada a series temporales, MMD o distancias de energía, lo que permite ordenar simuladores, calibrarlos y monitorizar su deriva en el tiempo.

Ventajas clave. Método libre de reglas manuales y más imparcial al basarse en representaciones aprendidas. Agnóstico al modelo y válido para distintos marcos de simulación como order-driven, agentes o procesos híbridos. Sensibilidad a la dinámica real al capturar dependencias no lineales, colas pesadas, clustering de volatilidad y respuestas a shocks. Interpretabilidad práctica mediante vecinos más cercanos en el espacio latente y descomposición por ventanas temporales que muestran cuándo y por qué un simulador diverge de la realidad.

Aplicaciones. Calibración automática de simuladores con optimización bayesiana guiada por la puntuación latente. Aceleración de pruebas offline de estrategias antes del trading en producción. Generación de datos sintéticos con garantías de similitud cuantificables. Detección de cambios de régimen y control de calidad continuo en pipelines de simulación.

Q2BSTUDIO impulsa esta nueva generación de evaluación con software a medida y aplicaciones a medida que integran datos de mercado, entrenamiento de redes de embedding, MLOps y tableros ejecutivos. Somos una empresa de desarrollo de software especializada en inteligencia artificial, ia para empresas, agentes IA, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y power bi, además de automatización de procesos y consultoría integral para que el conocimiento fluya de la simulación a la decisión.

Este artículo explica cómo los estimadores de densidad neuronales, como NPE Neural Posterior Estimation, permiten inferir con precisión parámetros de un modelo sin requerir una función de verosimilitud, logrando simulaciones más realistas y verificables.

Estimación Posterior Neuronal para Parámetros de Modelos de Mercado aborda el uso de NPE para recuperar variables clave como volatilidad, drift, correlaciones y factores latentes en modelos financieros de alta complejidad. Al trabajar en un marco sin verosimilitud, NPE aprende directamente del simulador del mercado y produce distribuciones posteriores ricas que capturan la incertidumbre de manera transparente, facilitando la toma de decisiones robusta.

El flujo de trabajo esencial consiste en definir priors informados por expertos, generar datos sintéticos mediante simulaciones del mercado, entrenar un estimador de densidad neuronal flexible por ejemplo normalizing flows y redes profundas que aproxima la distribución posterior de los parámetros condicionada a las observaciones, y finalmente amortizar la inferencia para consultas rápidas en tiempo real. Cuando se requiere precisión adicional, una estrategia secuencial adapta las priors con nuevas simulaciones en torno a los datos observados, refinando la posterior de forma iterativa.

La verificabilidad del enfoque se garantiza con pruebas de validación rigurosas: comprobaciones predictivas posteriores para contrastar el comportamiento simulado vs observado, calibración basada en simulación SBC para medir cobertura nominal, estudios de identificabilidad y sensibilidad para detectar parámetros débiles, y robustez frente a ruido, valores atípicos o cambios de régimen. El resultado es un pipeline de inferencia confiable que evita sesgos de especificación de la verosimilitud y entrega intervalos creíbles interpretables para gestores de riesgo y equipos de trading cuantitativo.

En la implementación tecnológica, este método se integra con servicios cloud aws y azure para escalar simulaciones masivas, orquestar entrenamientos y servir modelos en producción, combinando contenedores, colas de tareas y almacenamiento eficiente. La monitorización y la trazabilidad se complementan con tableros ejecutivos conectados a power bi y herramientas de servicios inteligencia de negocio, fortalecidos por políticas de ciberseguridad y pentesting continuo.

Aplicaciones destacadas incluyen calibración de modelos de volatilidad estocástica, fijación de precios de derivados y riesgo de crédito, nowcasting de liquidez, estimación de correlaciones dinámicas y stress testing. Frente a enfoques MCMC tradicionales, NPE ofrece inferencia amortizada con latencia mínima una vez entrenado, ideal para escenarios intradía donde la ventana de decisión es crítica.

El trabajo remoto está dando lugar a nuevos conceptos como el trabajo fraccional, el modelo híbrido y los nómadas digitales. Líderes de todo el mundo mantienen opiniones diversas sobre esta cultura laboral y su impacto en productividad, innovación y bienestar.

Más allá de la tendencia, el cambio real consiste en diseñar organizaciones flexibles que aprovechen el talento distribuido sin perder cohesión. El trabajo fraccional permite incorporar especialistas por horas o por proyecto para acelerar iniciativas estratégicas, aunque exige una coordinación impecable y procesos claros. El trabajo híbrido, por su parte, requiere intencionalidad en la mezcla entre sincrónico y asincrónico, oficinas rediseñadas como hubs de colaboración y métricas que midan resultados y no solo presencia.

Los nómadas digitales amplían el acceso a talento global, pero plantean desafíos de cumplimiento, protección de datos y experiencia de usuario. La respuesta está en combinar prácticas de ciberseguridad de alto nivel con plataformas colaborativas, automatización de procesos y analítica en tiempo real.

Este documento detalla la metodología, la configuración de parámetros y los recursos computacionales empleados para un modelado financiero preciso, aplicado a la simulación de mercados y la estimación rigurosa de parámetros.

Guía técnica para simular modelos de mercado y estimar parámetros

En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software con foco en software a medida y aplicaciones a medida, combinamos estadística avanzada, inteligencia artificial y computación de alto rendimiento para construir motores de simulación de mercados robustos y trazables. Nuestro enfoque integra buenas prácticas de ingeniería, ciberseguridad y gobierno de datos para que cada resultado sea reproducible, auditable y listo para producción en servicios cloud aws y azure.

Diseño del modelo Seleccionamos la familia de modelos en función del fenómeno a capturar: procesos de difusión como GBM, volatilidad estocástica tipo Heston, saltos de Poisson o modelos híbridos. Establecemos supuestos bajo medida neutral al riesgo y especificamos discretizaciones numéricas de baja varianza. Definimos factores de riesgo, curvas, estacionalidad, correlaciones y copulas para dependencias entre activos.

Estimación y calibración de parámetros Empleamos máxima verosimilitud, momentos generalizados, filtros de Kalman y partículas para estados latentes, así como enfoques bayesianos MCMC y SMC cuando se requiere cuantificar la incertidumbre. Para superficies de volatilidad o parámetros no convexos usamos optimización global como CMA ES y estrategias híbridas con gradiente. La calibración se realiza con validación cruzada temporal, backtesting y pruebas walk forward, midiendo ajuste y estabilidad con RMSE, log verosimilitud, información de Akaike y métricas de riesgo como VaR y CVaR.

Generación de escenarios y simulación Utilizamos Monte Carlo y variantes quasi Monte Carlo para acelerar la convergencia, con técnicas de reducción de varianza y antitéticos. Para series históricas aplicamos bootstrap bloqueado, escenarios de estrés y colas pesadas. La simulación multiactivo incorpora estructuras de correlación dinámicas y sensibilidades para pricing y cobertura.

Datos y calidad Orquestamos pipelines de datos con control de versiones, imputación de huecos, detección de outliers mediante reglas robustas y alineación temporal a distintos husos y calendarios. Documentamos metadatos, unidades y transformaciones para asegurar consistencia entre entrenamiento y producción.

Perú Team Unite campeón mundial de Pokémon 2025 tras vencer a Zeta Division de Japón

Team Peru Unite conquistó la Pikachu Cup en los Pokémon World Championships 2025 y se convirtió en la primera selección latinoamericana en alzar un título mundial de este videojuego. La gesta histórica llegó tras una final vibrante frente a la poderosa escuadra japonesa Zeta Division, donde el quinteto peruano mostró un juego inteligente, paciencia en las rotaciones y una ejecución impecable en las peleas de equipo

El premio económico se repartirá entre los cinco integrantes del equipo, todos con edades comprendidas entre 16 y 20 años, un dato que subraya el enorme potencial juvenil de la región. Para la escena competitiva de Latinoamérica, el triunfo marca un antes y un después y abre camino a nuevas generaciones de talentos que sueñan con brillar en los grandes escenarios internacionales

Modelo ZI de Trader: Recuperación de Parámetros e Incertidumbre con NPE

Este artículo evalúa la eficacia de la inferencia basada en simulación para recuperar parámetros de un modelo de mercado de Inteligencia Cero ZI, empleando estimación de posterior neuronal NPE para cuantificar la incertidumbre. El objetivo es inferir tasas de llegada y cancelación de órdenes, distribución de tamaños, agresividad de ejecución y latencia, a partir de trazas del libro de órdenes y series de negociación.

En el modelo ZI, los agentes envían órdenes de compra y venta sin estrategia explícita, siguiendo procesos estocásticos que capturan el microcomportamiento del mercado. Pese a su simplicidad, el ZI reproduce patrones clave como el spread, la profundidad por niveles y la dinámica del flujo de órdenes. El reto central es recuperar los parámetros generativos ocultos y reportar intervalos creíbles que reflejen la incertidumbre real de la estimación.

Con NPE, entrenamos un estimador de densidad neuronal que aprende a mapear estadísticas resumen de las simulaciones a la distribución posterior de los parámetros. El procedimiento consiste en: definir un prior informativo, simular miles de mercados ZI bajo combinaciones de parámetros, extraer estadísticas robustas y entrenar un modelo de flujo normalizante o mezcla de densidades para aproximar la posterior. NPE permite inferencia amortizada, útil cuando la función de verosimilitud es intratable y cuando se requiere estimar repetidamente en datos nuevos sin reentrenar desde cero.

Las estadísticas resumen pueden incluir la distribución y autocorrelación del spread, la curva de profundidad por niveles, la ratio de órdenes ejecutadas frente a canceladas, el desequilibrio de libro por nivel, la volatilidad intradía y la tasa de llegada de trades. Para evaluar el rendimiento se emplean error absoluto medio, cobertura de intervalos creíbles, calibración de la posterior, distancia de máxima media y validación predictiva posterior mediante réplicas simuladas del mercado.

Resultados clave: NPE recupera parámetros del ZI con alta precisión cuando las estadísticas resumen capturan la estructura temporal del flujo de órdenes. La posterior se muestra bien calibrada con coberturas cercanas al nominal, y los intervalos creíbles se estrechan a medida que crece el tamaño muestral. Se observan trade offs entre identificabilidad de tasas de llegada y cancelación cuando el ruido microestructural es alto, lo que sugiere diseñar resúmenes que separen efectos de profundidad y agresividad. La sensibilidad a priors débiles es moderada y la robustez mejora al incorporar ventanas de mercado en distintos regímenes de liquidez.

Aplicaciones prácticas: estimación de impacto de políticas de microestructura, diseño y backtesting de estrategias de market making, gestión de riesgo de liquidez, detección de cambios de régimen y evaluación de coste de transacción. La salida posterior puede integrarse en paneles ejecutivos con power bi y en pipelines de servicios inteligencia de negocio para análisis continuo.