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Una vida de creación

Estoy seguro de que no soy el único que ha visto docenas de vídeos, leído blogs y escuchado podcasts sobre indiepreneurs exitosos que lo consiguieron. Ingenieros como Peter Levels y Danny Postma, o incluso una fotógrafa como Dani Connor, han construido algo que llama la atención. Pero no me refiero tanto al negocio o al proyecto en sí, que ya tienen su cuota de protagonismo. Me refiero a sus vidas. Cada uno de ellos y muchos más han logrado crear una vida que les permite vivir de sus propias habilidades y creatividad. Eso es muy distinto a mi realidad, donde dependo de mi trabajo de oficina, de mi jornada de 9 a 5 y de mi contrato de 40 horas semanales.

La ansiedad del crecimiento

Algo que he sentido cada vez más en mi carrera como ingeniero de software es la ansiedad de tener que rendir siempre. Entras a una reunión y esperan que resuelvas el problema justo de la forma que a esa persona le satisface. Te asignan un proyecto y, aunque tu responsable diga que está bien fracasar, sabes que todo el equipo desea que sea un éxito rotundo. Te ascienden y de pronto debes hacer más y aprender nuevas habilidades con el mismo tiempo de antes. Las grandes empresas necesitan crecer constantemente, pero eso no encaja conmigo. No quiero convertirme en una máquina optimizada para cumplir con cada nueva exigencia o capricho que venga desde arriba.

Quién soy

Soy ingeniero de software con más de siete años de experiencia en la industria, principalmente enfocado en frontend. Pero fuera del título profesional, soy una persona común escribiendo desde mi oficina en casa en Vilnius, Lituania. Mi plato favorito es la pasta carbonara sin nata. Una de mis películas preferidas es The Batman de 2022. He empezado a practicar carpintería básica como hobby y espero compartir algo sobre eso en el futuro. Vivo en una familia de cuatro: una prometida encantadora y con gran inteligencia, un perro y dos gatos.

El compromiso

En Internet me propongo pasar el próximo año trabajando para generar 2 000 € mensuales de ingresos pasivos, manteniendo mi empleo de 9 a 5. Todavía no sé exactamente cómo lo conseguiré, pero tengo ideas iniciales: dedicar más tiempo a open source para devolver a la comunidad que me ayudó a formarme; probar el trabajo freelance para exponerme a productos diversos; y lanzar un producto de pago propio para entender todo el proceso complejo que eso implica. Necesito tiempo para convertir estas intuiciones en valores y hábitos concretos, y prometo compartir cada paso del viaje para que otros puedan aprender.

Cómo puede ayudar Q2BSTUDIO

Si tu objetivo también es crear una vida basada en la creatividad y las habilidades técnicas, en Q2BSTUDIO somos especialistas en acompañar ese camino. Somos una empresa de desarrollo de software que ofrece soluciones de aplicaciones a medida y software a medida para empresas que quieren transformar ideas en productos reales. Nuestro equipo trabaja con inteligencia artificial y ofrece servicios de ia para empresas, agentes IA y proyectos de inteligencia artificial que potencian la innovación. Además, cubrimos ciberseguridad y pentesting para proteger tus desarrollos, servicios cloud aws y azure para desplegar y escalar, y servicios inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones.

¿Te ha pasado que ChatGPT olvida la mitad de tu proyecto a mitad del camino? Empiezas a programar, todo va bien y de pronto la herramienta deja de recordar lo que hiciste antes. Es frustrante pero tiene una explicación sencilla: todos los modelos de IA, incluido ChatGPT, funcionan con una ventana de contexto que actúa como memoria a corto plazo y cuando se supera ese límite el modelo empieza a olvidar mensajes antiguos para dar cabida a los nuevos.

Aunque algunas plataformas intentan comprimir mensajes antiguos automáticamente, con ChatGPT conviene aplicar una estrategia manual para mantener conversaciones largas de código sin perder progreso. Aquí tienes un método de 5 pasos que uso para no perder el hilo en proyectos grandes.

1 Paso 1 Empieza con un resumen del proyecto Al iniciar un nuevo chat proporciona un párrafo corto que describa el alcance general del proyecto. Por ejemplo escribe que estás construyendo un backend en Django con autenticación, APIs REST, despliegue en contenedores, pruebas y chequeos de seguridad. Un resumen ligero da el contexto necesario para que la IA actúe de forma coherente.

2 Paso 2 Mantén los archivos grandes fuera del chat Evita pegar todo el código en la conversación. Aloja el repositorio en GitHub o localmente y referencia archivos concretos cuando los necesites. Por ejemplo indica que el modelo consulte models.py y pide que genere views.py para el mismo proyecto. Esto ahorra espacio en la ventana de contexto y centra la conversación en la parte activa del desarrollo.

3 Paso 3 Divide el código en piezas pequeñas Las solicitudes con código muy extenso suelen truncarse. Divide el trabajo en módulos o ficheros como models.py views.py urls.py tests.py y genera cada pieza de forma secuencial. Después puedes ensamblar el proyecto completo en una etapa final.

4 Paso 4 Guarda un resumen antes de cerrar la sesión Antes de terminar una sesión pide a ChatGPT un resumen breve de lo hecho en esa conversación. Copia y pega ese resumen la próxima vez que retomes el proyecto y comienza diciendo que continúas desde ahí. Con eso restauras el contexto de forma inmediata y evitas repetir trabajo.

5 Paso 5 Usa editores locales para el desarrollo real Para codificar de verdad emplea entornos como VS Code o PyCharm y reserva a ChatGPT tareas concretas como generar una función corregir un bug u optimizar rendimiento. De ese modo la IA complementa el flujo de trabajo sin convertirse en la única fuente de verdad.

Consejos adicionales Mantén un buen control de versiones escribe tests automatizados y realiza revisiones de seguridad regulares. Si trabajas en proyectos empresariales integra herramientas de CI CD y considera auditorías de ciberseguridad para proteger tu código y datos.

Sobre Q2BSTUDIO Somos Q2BSTUDIO una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones enterprise. Ofrecemos servicios de software a medida y aplicaciones a medida con experiencia en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure y servicios de inteligencia de negocio. Nos enfocamos en crear productos modulares y seguros que escalan en producción y ayudamos a empresas a integrar ia para empresas agentes IA y cuadros de mando con power bi para mejorar la toma de decisiones.

La cuantización de vectores es la técnica de reducir la precisión de vectores de punto flotante para ahorrar memoria y acelerar las búsquedas vectoriales a costa de una leve pérdida de recall. En aplicaciones con cientos de miles de vectores, como recomienda MongoDB, cuantizar permite bajar el consumo de RAM del índice y mejorar latencias sin necesidad de ampliar infraestructura.

En la cuantización escalar se calcula para cada dimensión el valor mínimo y máximo, se divide ese intervalo en bins iguales y cada valor float se mapea al entero correspondiente. Este enfoque transforma arrays de floats en representaciones discretas que ocupan mucho menos espacio en memoria y en muchos casos mantienen una alta fidelidad para ranking.

La cuantización binaria se aplica cuando las incrustaciones están normalizadas a longitud 1. Se asume un punto medio de cero por dimensión y cada componente se codifica como 1 si es mayor que el punto medio o 0 en caso contrario. Esta representación bitpacked permite ahorrar aún más memoria, y en MongoDB Atlas Vector Search las búsquedas emplean primero la comparación binaria rápida y después un rescoring con los vectores de alta fidelidad almacenados en disco para refinar el orden.

Algunos modelos de embeddings devuelven además vectores ya pre cuantizados en int8 o en bits empaquetados int1. Ingerir esos bytes preprocesados reduce el tamaño del payload y elimina la necesidad de una segunda conversión en el servidor. MongoDB soporta almacenar esos datos como binData int8 o binData int1 para que el índice los consuma directamente.

Existen requisitos y límites a tener en cuenta, por ejemplo compatibilidades con los métodos de similitud como euclidean, cosine o dotProduct según el tipo de cuantización, y restricciones en el número de dimensiones para ciertos formatos. También hay que recordar que la estructura HNSW que usa el índice no queda comprimida, por lo que el ahorro total no es estrictamente el de 1 por cada bit de codificación.

En un flujo típico en Java se siguen estos pasos: solicitar embeddings al servicio de elección pidiendo floats para cuantización automática o int8/ubinary para pre cuantización; almacenar en documentos MongoDB campos paralelos con las versiones float y las versiones pre cuantizadas; crear índices de Vector Search indicando quantization scalar o binary para las rutas que aplicarían la cuantización automática; y en tiempo de consulta convertir la query al mismo tipo cuantizado para obtener candidatos y opcionalmente rescorrer con los vectores de alta fidelidad para mejorar el ranking.

La implementación con el driver Java de MongoDB suele envolver los bytes pre cuantizados con tipos binarios especializados para que Atlas interprete correctamente el tipo binData, y para la cuantización automática se almacenan arrays de double que el índice convierte internamente. En la fase de búsqueda el sistema soporta tanto ANN aproximado como rescoring exacto, lo que permite ajustar latencia y precisión.

Las decisiones entre float32 sin cuantizar, cuantización escalar, cuantización binaria y vectores pre cuantizados int8 o int1 suponen un trade off entre fidelidad, uso de RAM y velocidad. Float32 ofrece máxima precisión; escalar reduce significativamente la memoria manteniendo la precisión en muchas aplicaciones; binario e int1 son los más eficientes cuando la prioridad es el coste y la latencia.

En Q2BSTUDIO acompañamos a empresas en la adopción de estas técnicas dentro de soluciones a medida. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Podemos integrar pipelines de embedding, optimización de índices vectoriales y arquitecturas que combinan almacenamiento eficiente con rescoring para maximizar la precisión y minimizar costes.

¿Alguna vez has hecho fila para conseguir el autógrafo de un artista? Si es así conoces la idea: el primero en llegar es el primero en ser atendido. Ese mismo principio gobierna la estructura de datos llamada Cola o Queue, que sigue la política FIFO First In First Out. En este artículo explico cómo implementar una Cola en TypeScript y cómo se usa este patrón en problemas reales y soluciones empresariales, especialmente en Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especialista en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud.

Codewars es una plataforma donde los desarrolladores entrenan como verdaderos artistas marciales, puliendo sus habilidades un reto a la vez. Cada kata propone problemas reales que fomentan la lógica, la creatividad y la disciplina, y su sistema de rangos Kyu y Dan funciona como los cinturones en artes marciales para medir tu progreso.

Practicar en Codewars ofrece ventajas claras: resolución de problemas del mundo real, aprendizaje colectivo al leer soluciones de desarrolladores de todo el planeta, competencia sana que motiva y un crecimiento constante gracias a la repetición y el análisis. En resumen, maestría = desafío constante + aprendizaje.

Gemini CLI llega a Zed y pone inteligencia artificial directamente en tu editor de código, integrando los modelos Gemini en el entorno Rust de Zed para ofrecer una experiencia tan rápida y sensible como el propio editor.

La combinación de Gemini CLI y Zed une terminal e IDE para acelerar tareas habituales: generar y refactorizar código en el lugar con un comentario y un atajo, obtener explicaciones inmediatas de fragmentos de código o mensajes de error, y chatear de forma natural desde el terminal integrado usando el comando gemini.

Esta integración va más allá de funciones aisladas y propone un nuevo flujo de trabajo con agentes IA donde el desarrollador mantiene el control: sigue en tiempo real los cambios que el agente realiza en múltiples archivos, revisa las modificaciones con una interfaz tipo pull request que muestra diffs claros, acepta o ajusta los cambios sin copiar y pegar, y aporta contexto adicional al agente apuntando a URLs con documentación o especificaciones de API.

La promesa de ingenieros de software basados en inteligencia artificial ya no es un sueño lejano sino una realidad práctica. Dos protagonistas relevantes en este terreno son Replit Agent y Lovable.dev. Ambos pueden transformar un prompt de alto nivel en aplicaciones funcionales, pero representan filosofías distintas. Contratar uno u otro no es solo evaluar funcionalidades sino tomar una decisión estratégica que afecta flujo de trabajo, flexibilidad y el coste mensual.

Filosofías centrales: ecosistema frente a especialista

Replit Agent actúa como un taller completo y gestionado en la nube. Sus planes Core incluyen el IDE en la nube, hosting integrado, bases de datos, almacenamiento de objetos y el agente IA nativo que domina ese entorno. Es una oferta empaquetada pensada para la simplicidad y velocidad dentro de una plataforma unificada.

Lovable.dev funciona como un especialista de alto nivel que se integra con tu stack existente. Se conecta con herramientas como VS Code y GitHub y domina tecnologías modernas como React, Next.js, Vercel y Supabase. No es un ecosistema cerrado sino un agente IA centrado en producir componentes dentro del stack que tú ya controlas.

Comparativa práctica de costes para una app comercial

Supongamos que necesitamos una aplicación web comercial con estos requisitos: base de datos productiva con backups diarios, almacenamiento de objetos para uploads, autenticación social (Sign in with Google), email transaccional para notificaciones y hosting apto para uso comercial. En la práctica los costes iniciales típicos se distribuyen así.

Replit Ecosystem: el agente IA suele estar incluido en el plan Core junto con IDE, hosting, base de datos y almacenamiento, lo que deja un coste mensual inicial muy competitivo, alrededor de 25 USD al mes en muchos escenarios para el paquete base.

Lovable + Stack personalizado: el agente IA puede tener un coste propio en torno a 29 USD al mes en planes starter o consumo por créditos, más servicios especializados como Supabase Pro para backups y Auth (~25 USD), y Vercel Pro para hosting comercial (~20 USD), sumando un punto de partida cercano a 74 USD mensuales en muchos casos.

Lo anterior coloca a Replit como opción más barata al inicio. Sin embargo el valor real depende de cómo planeas escalar y cuánto control o velocidad necesitas.

Escalado y propuesta de valor

Modelo de costes Replit ofrece una suscripción todo en uno. Es muy eficiente al principio porque una sola factura cubre plataforma e infraestructura. Lovable apuesta por un modelo modular donde pagas por cada servicio especializado. Es más caro al inicio pero te permite elegir soluciones mejor posicionadas por componente.

Experiencia de desarrollo Replit ofrece simplicidad y velocidad con una pila preintegrada. No obstante, funciones complejas como la autenticación social pueden requerir que el desarrollador o el agente IA escriban y mantengan lógica personalizada. Con Lovable y servicios como Supabase Auth reduces tiempo de desarrollo y mantenimiento porque algunas piezas vienen gestionadas, aunque gestionas varios proveedores.

Flexibilidad y control Replit limita parte del control al ecosistema; escalar suele significar comprar más unidades de cómputo o mejorar el plan. Con un stack modular tienes control granular para sustituir componentes y escalar únicamente lo que lo necesita, lo que puede ser más eficiente a medio y largo plazo.

Preguntas estratégicas clave

1. Puedo lanzar un MVP comercial en un plan gratuito para ahorrar dinero Técnicamente es posible pero no recomendable. Muchas plataformas gratuitas imponen pausas por inactividad y no ofrecen backups, lo que supone un riesgo para la experiencia de usuario y la continuidad del negocio. Pagar una tarifa baja por un plan Pro es una póliza de seguro que evita problemas críticos.

2. Existe una alternativa más barata a Supabase Pro Sí, proveedores como Neon o Render ofrecen Postgres a menor coste. El riesgo es que solo proporcionan la base de datos y te obligan a construir y mantener servicios adicionales como Auth y Storage, lo que aumenta el coste en tiempo de desarrollo. A menudo el ahorro mensual se pierde en horas de ingeniería.

¿Y qué debe elegir tu empresa?

La decisión se reduce a simplicidad frente a control. Elige Replit Agent si buscas minimizar coste inicial y prefieres una plataforma integrada que reduzca tareas de infraestructura. Elige Lovable.dev si priorizas flexibilidad, quieres usar servicios especializados como Supabase y Vercel y necesitas control granular para escalar por componentes.

Cómo Q2BSTUDIO puede ayudarte

En Q2BSTUDIO somos expertos en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, con experiencia en inteligencia artificial aplicada a empresas, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ayudamos a equipos a decidir si conviene una solución todo en uno o una arquitectura compuesta por servicios especializados, y ejecutamos la implementación completa para garantizar seguridad, escalabilidad y mantenibilidad.

Hola a todos, me presento y comparto el proyecto que se ha vuelto mi obsesión. Para los que prefieren un resumen técnico, aquí va en formato comentario de código: // Name: AtomiJD // Coding Since: 1976 APL on IBM 5100 // Current Stack: C++, Python, C# // Core Passion: Building programming languages

Mi primera experiencia con la programación fue en un IBM 5100 usando APL. Pero esto no es solo memoria histórica. La pregunta que planteo es simple: y si BASIC no hubiera dejado de evolucionar y hubiera adoptado ideas de APL, Python y LISP y además se hubiera preparado para la era de la inteligencia artificial?

El sprint de desarrollo

El resultado de ese experimento es jdBasic, un intérprete creado en un intenso maratón de código de dos meses. No fue un trabajo solitario a oscuras, fue un proceso colaborativo con modelos de IA como asistentes de diseño. El objetivo fue combinar la simplicidad retro con potencia moderna.

Qué es jdBasic y sus rasgos principales

jdBasic es un intérprete moderno fácil de aprender y suficientemente potente para tareas complejas. Sus características más destacadas incluyen programación orientada a arrays inspirada en APL, un núcleo funcional con funciones de orden superior y lambdas, sintaxis para estilo orientado a objetos mediante TYPE ENDTYPE, un motor 2D para crear juegos retro con sprites y tilemaps, programación reactiva tipo hoja de cálculo con un operador flecha para dependencias automáticas, y un motor de IA integrado con objetos Tensor y diferenciación automática para entrenar redes neuronales dentro del propio intérprete.

Ejemplos prácticos de uso

1. Pipelines funcionales

numbers = IOTA(10) result = numbers |> FILTER(lambda val -> val > 5, ?) |> SELECT(lambda v -> v * 10, ?) PRINT Result: ; result

2. One liners estilo APL para manipulación de arrays y visualización

BD=1967-10-21:W=41:H=21:D=DATEDIFF(D,CVDATE(BD),NOW()):X=D-W/2+IOTA(W):C=RESHAPE([ ],[H,W]):PY=INT((SIN(2*PI*X/23)+1)*((H-1)/2)):EY=INT((SIN(2*PI*X/28)+1)*((H-1)/2)):IY=INT((SIN(2*PI*X/33)+1)*((H-1)/2)):C[H/2,IOTA(W)-1]=-:C[IOTA(H)-1,INT(W/2)]=|:C[PY,IOTA(W)-1]=P:PRINT Biorhythm for BD | PRINT FRMV$(C)

3. Tipos estilo objeto para juegos

TYPE Player Name AS STRING Health AS INTEGER SUB TakeDamage(damage) THIS.Health = THIS.Health - damage IF THIS.Health < 0 THEN THIS.Health = 0 PRINT THIS.Name ; takes ; damage ; damage ENDSUB ENDTYPE DIM Hero AS Player Hero.Name = Arion Hero.Health = 100 Hero.TakeDamage(15)

4. IA integrada y diferenciación automática

A = TENSOR.FROM([[1,2],[3,4]]) B = TENSOR.FROM([[5,6],[7,8]]) C = MATMUL(A,B) TENSOR.BACKWARD C PRINT Gradient of A: ; TENSOR.TOARRAY(A.grad)

A quién va dirigido

jdBasic está pensado para educadores y aficionados que quieren un entorno sencillo para enseñar conceptos, desarrolladores indie que desean prototipar juegos 2D sin la complejidad de grandes motores, estudiantes y curiosos de IA que buscan entender redes neuronales sin depender exclusivamente del ecosistema Python, y power users que necesitan un lenguaje flexible para scripting y automatización.

Q2BSTUDIO y cómo encaja esto en soluciones empresariales

La incipiente industria de la inteligencia artificial, y en particular los grandes modelos de lenguaje, ha sido una espada de doble filo para las industrias creativas. Si bien impulsa innovaciones sin precedentes, su dependencia de enormes conjuntos de datos para el entrenamiento ha generado intensos debates y desafíos legales sobre derechos de propiedad intelectual. Autores, artistas y creadores han denunciado cada vez con más frecuencia que sus obras fueron utilizadas por sistemas de IA sin permiso ni compensacion, lo que ha dado lugar a una compleja red de demandas en todo el mundo.

En ese contexto Anthropic, desarrollador destacado por sus modelos Claude, ha alcanzado un acuerdo que puede marcar un antes y un despues: la empresa acepta pagar 1,5 mil millones de dólares a autores, el mayor acuerdo de copyright de IA en EE. UU. Este pacto busca compensar a creadores cuyas obras supuestamente fueron usadas sin autorizacion para entrenar los modelos de Anthropic. Aunque los detalles sobre la distribucion del monto y los terminos exactos aun no se han hecho publicos por completo, la magnitud del acuerdo es en si misma un reconocimiento del valor del contenido original y un paso proactivo para abordar el tema del origen de los datos.

Las implicaciones son profundas para todos los implicados. Para autores y creadores representa una victoria relevante y un posible precedente para futuros modelos de compensacion, reforzando la idea de que el trabajo creativo tiene valor tangible en el ecosistema de IA. Para otras empresas desarrolladoras de inteligencia artificial supone una advertencia directa y una guia potencial: replantear practicas de entrenamiento, considerar acuerdos de licencias y establecer dialogos con titulares de derechos para evitar litigios largos y costosos.