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Las alucinaciones de la inteligencia artificial son respuestas que suenan coherentes y confiadas pero que contienen información falsa, inventada o incorrecta. Este fenómeno ocurre con modelos de lenguaje como GPT, Claude o LLaMA porque su objetivo es predecir la siguiente palabra más probable a partir de patrones de texto, no verificar hechos frente a la realidad.

Existen varios tipos de alucinaciones. Las alucinaciones factuales contradicen la realidad, por ejemplo atribuir a una figura histórica una cita inexistente. Las alucinaciones contextuales se producen cuando el modelo malinterpreta la consulta del usuario y responde fuera de contexto. Las alucinaciones fabricadas consisten en inventar referencias, estudios o entidades que no existen. Y las alucinaciones lógicas presentan razonamientos paso a paso que parecen válidos pero fallan al analizarse con detalle.

Las causas son múltiples y a menudo se combinan. Entre las más relevantes están el entrenamiento enfocado en la predicción estadística en lugar de la verificación, los vacíos o sesgos en los datos de entrenamiento, la sobregeneralización de patrones aprendidos, las instrucciones ambiguas por parte del usuario y la falta de anclaje en fuentes externas verificables. Además, técnicas de optimización que priorizan la utilidad pueden incentivar respuestas seguras en apariencia aunque sean incorrectas, y la fluidez del lenguaje crea una ilusión cognitiva que lleva a los usuarios a confiar en lo que leen.

Las consecuencias de las alucinaciones son importantes. Pueden alimentar la desinformación, provocar errores académicos si se citan referencias falsas, generar fallos en entornos profesionales sensibles como medicina, derecho o finanzas, y erosionar la confianza en las soluciones de inteligencia artificial. También tienden a amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento.

Reducir las alucinaciones es posible aunque no trivial. Técnicas como la generación aumentada por recuperación recuperando documentos reales de bases de datos o buscadores ayudan a anclar respuestas en hechos verificables. Capas de verificación automática y revisión humana, conjuntos de datos de alta calidad y ajuste fino por dominio, así como transparencias que indiquen el grado de incertidumbre, mejoran la fiabilidad. Enseñar a los usuarios a evaluar críticamente las respuestas sigue siendo una defensa crucial.

En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones prácticas para abordar estos retos integrando buenas prácticas de ingeniería y seguridad. Como empresa especializada en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida combinamos experiencia en inteligencia artificial con controles de ciberseguridad para minimizar riesgos. Podemos implementar arquitecturas RAG y agentes IA que consultan fuentes internas y externas para reducir la probabilidad de alucinaciones, y siempre aplicamos pruebas y validaciones específicas del dominio para evitar errores en entornos críticos.

El desarrollo de inteligencia artificial ha cambiado radicalmente con la llegada de grandes modelos de lenguaje, pero poner aplicaciones de IA en producción sigue siendo un reto. Muchos desarrolladores lidian con respuestas impredecibles, formatos de datos inconsistentes y la complejidad de integrar modelos en bases de código Python existentes. Pydantic AI surge como una solución práctica que aporta la fiabilidad y la experiencia de desarrollo de las librerías modernas de Python al mundo de la IA generativa.

Pydantic AI permite definir estructuras de datos esperadas y validar automáticamente las respuestas de la IA, transformando cadenas de texto ambiguas en objetos Python tipados que se integran de forma nativa con el resto de la aplicación. Esto significa menos tiempo escribiendo parsers personalizados, menos fallos en producción y detección inmediata de errores cuando la IA devuelve formatos inesperados.

Entre las ventajas principales están la seguridad de tipos y la validación. Al definir un modelo de respuesta, la plataforma obliga a que los resultados cumplan esa estructura, lo que proporciona accesos seguros a campos como temperatura, estado o confianza del pronóstico en un agente meteorológico, o título, autor y puntuación en una recomendación de libros. La validación con Pydantic garantiza formatos coherentes y reduce drásticamente los errores de parsing.

Otro punto fuerte es la integración con herramientas y funciones externas. Los agentes pueden exponer herramientas que llamen APIs, obtengan datos en tiempo real o calculen índices personalizados, de modo que la IA puede tomar decisiones informadas y delegar tareas a funciones seguras y auditables. Además, cuando la validación falla, el sistema puede reenviar el error al modelo con instrucciones para corregir la salida, evitando cierres inesperados y facilitando reintentos inteligentes.

Pydantic AI también facilita la gestión de conversaciones complejas gracias al acceso al contexto de ejecución. Esto permite construir agentes estatales que recuerdan preferencias de usuario, historial de interacción y datos de sesión, ofreciendo experiencias personalizadas que evolucionan con el tiempo y evitando cansinos reinicios de contexto en cada interacción.

En Q2BSTUDIO aplicamos estas prácticas para crear soluciones de software a medida que funcionan en entornos reales. Como empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, combinamos las capacidades de Pydantic AI con nuestra experiencia en inteligencia artificial para empresas, ciberseguridad y servicios cloud. Si busca potenciar sus proyectos con agentes IA robustos y escalables, podemos ayudarle a diseñar desde prototipos hasta sistemas en producción.

Nuestros servicios abarcan desarrollo de aplicaciones a medida, integración con servicios cloud aws y azure, y soluciones de inteligencia de negocio que incluyen dashboards y análisis con power bi. Además contamos con equipos expertos en ciberseguridad y pentesting para asegurar que las integraciones con IA cumplan requisitos de seguridad y cumplimiento.

Si te estás preparando para las colocaciones en campus seguramente te has enfrentado al clásico dilema: dedicar horas a la programación competitiva en plataformas como LeetCode o Codeforces o invertir ese tiempo en crear proyectos interesantes para GitHub. Yo también pasé por esa duda en la universidad. La programación competitiva afina velocidad y precisión para las rondas de código, mientras que los proyectos aportan evidencia tangible de que sabes construir soluciones reales. En este artículo traduzco y adapto esa reflexión para darte una guía práctica y también presentarte cómo Q2BSTUDIO puede ayudarte en ese camino.

Qué es la programación competitiva
La programación competitiva es como un gimnasio mental donde resuelves problemas algorítmicos bajo presión de tiempo. Implica optimizar código, manejar estructuras de datos como árboles o grafos y depurar rápidamente. Plataformas como Codeforces o HackerRank organizan concursos que imitan las pruebas técnicas de entrevistas. Para empresas product based como Google, Amazon o Microsoft, las rondas iniciales suelen centrarse en DSA, por eso practicar CP ayuda a pensar rápido y escribir código eficiente. Sin embargo, dedicar horas memorizando patrones sin entender la lógica puede ser poco rentable a largo plazo, y algunos reclutadores opinan que la CP es más un hobby que una habilidad aplicable al trabajo diario.

El valor de los proyectos
Los proyectos transforman el conocimiento en resultados tangibles. Ya sea una aplicación web full stack, un chatbot con modelos de IA o una app móvil, los proyectos permiten trabajar con tecnologías reales como React, Node.js o librerías de Python y documentarlos en GitHub. Para empresas de servicios y startups, la capacidad de entregar software funcional es clave. Un proyecto bien documentado y original demuestra iniciativa, capacidad para resolver bugs reales, trabajar en equipo y desplegar soluciones para usuarios. Si buscas destacar, es mejor presentar 2 o 3 proyectos sólidos que varios mini proyectos sin sustancia.

Qué pesa más según el objetivo
Depende de la empresa objetivo. Para compañías product based lo recomendable es inclinarse más por CP, por ejemplo una proporción 70/30 a favor de la programación competitiva, porque sus procesos de selección son DSA heavy. Para firmas de servicios, consultoras o muchas startups, invertir un 60/40 en proyectos suele ser más efectivo: valoran experiencia práctica, habilidades con stacks y capacidad para entregar aplicaciones a medida. En 2025 la tendencia es híbrida: herramientas de IA aceleran el desarrollo, por lo que proyectos que integren modelos de Machine Learning, agentes IA o soluciones cloud marcan la diferencia.

Cómo balancear ambos sin agotarte
No tienes que elegir uno u otro, puedes combinar ambos de forma inteligente. Empieza por CP para construir una base sólida en DSA y luego aplica esos conceptos en proyectos reales, por ejemplo usar programación dinámica para optimizar una funcionalidad de tu app. Una rutina viable es resolver 1 o 2 problemas de CP por día y avanzar por las tardes en características y documentación de tus proyectos. Los fines de semana participa en hackathons para practicar velocidad y entrega. Y no esperes a la temporada de colocaciones, empieza cuanto antes.

Lenguajes
Elige un lenguaje popular para DSA como C++, Java o Python y mantén un segundo lenguaje para proyectos full stack o scripting. Para desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida, dominar JavaScript y frameworks asociados es muy útil.

¿Recuerdas cuando los desarrolladores iOS pasaban la mitad de su tiempo contando llamadas retain y release? Si no lo recuerdas, considérate afortunado. Hoy hablamos de ARC Automatic Reference Counting la tecnología que nos liberó de la gestión manual de memoria y cambió para siempre cómo escribimos aplicaciones iOS.

La era oscura antes de ARC Imagina que es 2010 y estás construyendo una app iOS y cada objeto tenía que equilibrarse manualmente con alloc y release. Un release faltante provocaba filtraciones de memoria y uno extra provocaba crashes. La gestión manual de referencias era como hacer malabares con cuchillas una tarea posible pero extremadamente frágil. Los desarrolladores dedicaban horas a depurar ciclos de retención y a debatir sobre autorelease.

La llegada de ARC Apple introdujo ARC en 2011 y no fue solo una mejora incremental fue un cambio de paradigma. La idea es sencilla qué pasaría si el compilador insertara por ti las mismas llamadas retain y release que escribirías a mano Pero ARC no es un recolector de basura no hay un hilo de limpieza en tiempo de ejecución. Sigue siendo conteo de referencias pero automatizado en tiempo de compilación. El compilador analiza el código e inserta las operaciones necesarias eliminando la carga mental y los errores humanos.

Cómo funciona ARC en la práctica Por ejemplo en Swift podrías tener una función crearUsuario donde se crea un objeto user y varias referencias lo comparten Cuando las variables salen de ámbito ARC disminuye la cuenta de retención y cuando llega a cero el objeto se libera de inmediato. En términos simples creación del objeto asignaciones y salida de ámbito controlan la vida del objeto.

Los peligros reales 1 El clásico ciclo de retención El ejemplo más temido es cuando un controlador de vista guarda una closure que captura self creando un ciclo fuerte entre ambos y evitando su liberación La solución habitual es capturar self de forma débil usando [ weak self ] en closures o usar patrones que rompan la referencia fuerte.

2 La trampa de unowned Unowned no es lo mismo que weak es una promesa al compilador de que la referencia nunca será nil Si esa promesa falla la aplicación se bloquea Usa unowned solo cuando la relación de vida está garantizada por diseño por ejemplo una propiedad lazy que usa self y no puede existir sin su propietario.

3 Confusión con colecciones Colecciones como arrays diccionarios y sets mantienen referencias fuertes por defecto cuando almacenan objetos de clase Si construyes árboles o grafos decide qué relaciones deben ser débiles para evitar ciclos parent child suele ser weak en la referencia al padre y strong en los hijos.

4 NotificationCenter timers y closures almacenadas Timers programados o closures asignadas a propiedades pueden capturar self de forma fuerte y provocar fugas Usa capturas débiles o las APIs que no crean ciclos automáticos y recuerda eliminar observadores cuando corresponda.

Consejos prácticos para evitar fugas 1 El baile weak strong Usa [ weak self ] combinado con guard let self = self dentro de la closure para convertir la referencia en fuerte solo durante la ejecución de la misma 2 Usa Instruments y el Memory Graph Debugger de Xcode deja de adivinar y localiza los ciclos con las herramientas 3 Piensa en términos de grafo de objetos dibuja quién posee a quién y qué ocurre al navegar fuera de una pantalla 4 Delegados casi siempre deben ser weak para evitar ciclos 5 No todas las closures necesitan weak self las no escaping no requieren capturas débiles y en operaciones sincrónicas mantener la referencia fuerte puede ser la elección correcta

Referencia rápida sobre cuándo usar qué Usa weak cuando implementas delegados cuando self se captura en una closure que self posee o cuando hay dudas sobre la vida de los objetos y quieres romper ciclos Usa unowned cuando estás absolutamente seguro de que la referencia nunca será nil y en closures que no pueden vivir sin su propietario Usa strong por defecto para referencias que deben mantener vivos a los objetos referencias temporales en funciones y para closures no escaping.

La mentalidad moderna con ARC ARC no es un rival sino una herramienta que simplifica y hace más seguro el código. Cambia la mentalidad de gestionar memoria a gestionar relaciones Cada referencia fuerte significa necesito que exista cada weak dice me interesas si estás y cada unowned es una promesa de existencia.

Mitos comunes ARC no significa cero fugas de memoria las fugas por ciclos siguen existiendo Weak es lento en términos prácticos su impacto es despreciable salvo en casos extremos Unowned puede ser peligroso pero tiene su lugar cuando se usa correctamente.

Compartimos un post genuino, en portugués originalmente, aquí reescrito y traducido al español para explicar cómo desplegar una API en Rust en Cloud Run usando una pipeline de GitLab. La aproximación de arquitectura utilizada fue Domain Driven Design DDD para mantener la lógica de negocio separada de la infraestructura y la capa de transporte.

Estructura general del proyecto y main: la parte esencial arranca en main.rs donde se define la ruta health usando warp y un handler get_health_handler. En runtime se arranca el servidor warp indicando explícitamente la dirección 0.0.0.0 y el puerto 8080 mediante la llamada run con el argumento ([0, 0, 0, 0], 8080) para que el contenedor sea accesible desde fuera. La organización de carpetas sigue DDD con carpetas domain, infra y use_case para mantener entidades y casos de uso desacoplados.

Ejemplo simplificado de la responsabilidad de main: se registra la ruta health con método GET vinculada al handler correspondiente y se ejecuta warp serve con run en la tupla de socket y puerto para que Cloud Run pueda enrutar tráfico externo correctamente.

Archivo Dockerfile y multi stage build: se recomienda un builder basado en la imagen oficial de Rust que instala dependencias de compilación como pkg-config y libssl-dev, compila la aplicación en modo release y luego copia el binario a una imagen final basada en debian slim para reducir el tamaño y asegurar compatibilidad glibc. En la imagen final se instalan librerías de tiempo de ejecución mínimas como libssl y se expone el puerto 8080. Es importante que el contenedor escuche en 0.0.0.0 y respete la variable de entorno PORT cuando sea necesario.

Pausas claves del Dockerfile: etapa builder con FROM rust:latest AS builder, instalación de librerías de desarrollo, cargo build --release; etapa final con FROM debian:bookworm-slim, instalación de libssl3 y ca-certificates, copia del binario desde el builder, ENV PORT 8080, EXPOSE 8080 y CMD para ejecutar el binario compilado.

Pipeline GitLab y despliegue a Cloud Run: la job deploy_cloud_run se activa para la rama dev en pushes y realiza pasos previos como descargar el SDK de Google Cloud, activar la cuenta de servicio a partir de un secreto codificado en base64, configurar el proyecto GCP y autenticar Docker con Artifact Registry. La job construye una imagen etiquetada con el commit corto, la sube al registro y ejecuta gcloud run deploy apuntando a la imagen, permitiendo acceso no autenticado si se desea y estableciendo variables de entorno para el servicio.

Recomendaciones de seguridad: guardar el JSON de la cuenta de servicio como secreto en GitLab CI para evitar filtraciones, y otorgar a esa cuenta únicamente los permisos necesarios. Permisos mínimos que suelen ser necesarios para esta job: roles run.admin para desplegar servicios Cloud Run, roles viewer para lecturas generales y roles iam.serviceAccountUser para permitir que Cloud Run use la cuenta de servicio.

Ejemplo de resultado esperado en la consola de GitLab una vez desplegado: Service api-dev revision su-api-00000-pe ha sido desplegado y está recibiendo 100 percent of traffic. Service URL https://su-api-hash-uc.a.run.app. Para comprobar el endpoint health se puede usar curl contra la URL del servicio y debería devolver un JSON con estado healthy y un mensaje indicando que la API funciona correctamente.

Día 2 de mi viaje con Go: sigo documentando mi aprendizaje día a día para mantenerme responsable y ayudar a otros que también exploran este lenguaje.

Hoy me profundicé en conceptos clave de Go como closures, recursión, punteros, strings y runes, los verbos de formato y el paquete fmt, structs y métodos, interfaces, embedding de structs y los genéricos. Practiqué ejemplos concretos para entender cuándo usar punteros frente a valores, cómo manejar correctamente la mutabilidad con slices y maps, y cómo los runes facilitan el trabajo con texto Unicode.

Algunas lecciones prácticas que ya aprecié: preferir nombres claros en métodos y funciones, evitar lógica excesiva dentro de un mismo closure, documentar las decisiones sobre ownership de memoria cuando se usan punteros y escribir tests unitarios para casos recursivos y límites de stack. También me centré en formatear salidas con fmt para depuración y en diseñar interfaces pequeñas y coherentes para facilitar pruebas y composición.

He estado mirando la pantalla sin saber qué escribir para mi primer post; es la primera vez que comparto algo así en el aether o en internet, como prefieras. Sencillamente estoy en un bache y necesito salir de él. Llevo nueve años trabajando profesionalmente en desarrollo de software y durante mucho tiempo fui nómada profesional, pasando por empresas cada año para buscar nuevas oportunidades. Cada cambio aumentó el salario, pero el trabajo fue perdiendo interés y dificultad hasta volverse repetitivo.

No quiero compadecerme, asumo la responsabilidad de mi carrera: no puedo depender de que el puesto de trabajo sea el único lugar donde mis habilidades crezcan y se detengan a las cinco de la tarde. Dejé de dedicar tiempo libre a proyectos que realmente me motivaran y empecé a coastear, así que aquí estoy, decidiendo tomar las riendas.

Siempre me atrajeron los lenguajes de bajo nivel como C C++ y Rust, y por fin he decidido sumergirme en Rust. Estoy emocionado, algo que no sentía desde hace tiempo. Junto con el aprendizaje de Rust volveré a mis orígenes y retomaré el desarrollo de videojuegos, empezando por proyectos pequeños para recuperar el hábito creativo y técnico.

No lo hago para engrosar un currículum ni por un posible empleador, lo hago porque este bache me pesa. Me apetece volver a tener proyectos personales, crear cosas interesantes y conectar con personas que también estén construyendo y aprendiendo.

Si te identificas y también estás en un bache, deja un comentario, saluda y unámonos para salir de esto juntos. Si no estás en un bache y estás arrasando, construyendo y maximizando tus habilidades, también deja un comentario para inspirarnos. Y si estás en otro lugar intermedio, cuéntanos en qué trabajas, sea programación o cualquier otra cosa.

En Q2BSTUDIO entendemos ese impulso por mejorar y crear. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad. Ofrecemos servicios integrales que incluyen servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones como power bi para convertir datos en decisiones estratégicas. Si buscas modernizar procesos o automatizar tareas, también creamos soluciones de automatización de procesos y desarrollos personalizados para impulsar equipos y productos.

Nuestro equipo se dedica a implementar ia para empresas, diseñar agentes IA que colaboren con tu equipo y desarrollar proyectos de inteligencia artificial que aporten valor real al negocio. Además trabajamos en protección y pruebas con servicios de ciberseguridad y pentesting para mantener tus entornos seguros.

Nota: Me salté la entrada de la semana pasada y esto debería haberse publicado ayer. En este registro describo el trabajo en Tribulaciones Caballerescas y cómo resolví los retos técnicos que surgieron.

Trabajo realizado: He estado desarrollando Knights Travails, implementando primero un objeto Chessboard y un objeto Knight para representar el estado del caballo con su posición actual y sus movimientos posibles. Creé un método getPossibleMoves que calcula todas las jugadas válidas desde la casilla actual y empecé a probar diferentes estructuras para gestionar el flujo del juego.

Problemas encontrados: Al inicio no sabía por dónde empezar con la arquitectura, y al experimentar me di cuenta de que no había separado correctamente el estado del juego del control del mismo. Hice algo de lectura para recordar una estructura que ya había visto en el curso y tardé un poco en reorganizar el código. Llegué a encolar los movimientos iniciales en un array y a añadir movimientos derivados de jugadas previas, pero no sabía cómo hacer seguimiento ni cómo enlazar los nodos entre sí, así que pedí ayuda. Fue una buena decisión porque la solución correcta consistió en anotar el parent o padre de cada movimiento, marcar las casillas como visitadas y usar la estructura de datos adecuada para almacenar esa información.

Implementación y errores: Comprendí que necesitaba un bucle en la función runGame que iterara hasta cumplir una condición como alcanzar la casilla final. Al principio olvidé el propósito de la propiedad visited en el tablero y acabé con un bucle infinito por volver a encolar casillas ya visitadas. Tras detectar el problema lo corregí marcando las casillas al generar el movimiento y evitando reenqueos innecesarios.

Lo que salió bien: Para calcular los movimientos relativos en coordenadas x e y me ayudé con inteligencia artificial en tareas puntuales de cálculo y verificación geométrica. No utilizo IA para que escriba código completo, pero sí la aproveché para agilizar la comprobación de combinaciones de movimientos, lo que resultó muy útil.

Aprendizajes y próximos pasos: He reforzado la importancia de separar estado y control, de modelar relaciones parentales entre movimientos y de marcar casillas visitadas para evitar bucles. La próxima semana continuaré con Knights Travails, optimizando la búsqueda y añadiendo seguimiento de rutas óptimas hasta la casilla objetivo.

Nota: me salté la entrada de la semana pasada y esto debería haberse publicado ayer. En las Pruebas de Caballeros he estado trabajando en una implementación llamada Knights Travails donde el objetivo es gestionar los movimientos del caballo sobre un tablero de ajedrez y encontrar rutas óptimas.

En qué he trabajado y completado: diseñé un objeto Chessboard para representar el tablero, un objeto Knight que almacena el estado actual del caballo incluyendo posición y movimientos posibles, y un método getPossibleMoves que calcula todas las jugadas posibles desde la posición actual. Puse en práctica una cola para almacenar movimientos iniciales y expandirlos incrementando desde movimientos previos hasta encontrar la meta.

Problemas encontrados: al principio no sabía por dónde empezar y tuve dificultades para separar el estado del juego del control de la ejecución. Tras investigar y repasar estructuras que ya había visto anteriormente, reorganicé el código. Fue clave añadir la referencia al parent para saber de dónde se generó cada movimiento y marcar las casillas como visited para evitar reencolar posiciones ya procesadas. Al principio omití la propiedad visited y eso provocó un bucle infinito por encolar repetidamente las mismas casillas, problema que finalmente resolví.

Qué funcionó bien: al calcular los posibles movimientos relativos a coordenadas x e y comprendí que podía apoyarme en IA para acelerar el razonamiento geométrico de las casillas en lugar de calcularlo todo manualmente. No uso IA para que me escriba el código, pero sí como herramienta de apoyo en tareas concretas como esta, lo que resultó muy útil.

Lecciones y próximos pasos: consolido la separación entre estado y control del juego y reforcé la idea de iterar hasta cumplir una condición de parada clara, por ejemplo alcanzar la casilla objetivo. El plan para la semana entrante es continuar con Knights Travails y terminar la lógica de reconstrucción de la ruta a partir de los parent hasta obtener la secuencia completa de movimientos.