Consejos y experiencias reales en ingeniería de software, IA aplicada y desarrollo de soluciones digitales que marcan la diferencia.

Este artículo explora cómo, partiendo de ejemplos reales de la ciencia actuarial y de un experimento singular con chinchetas, se abordan conceptos clave como la identificación parcial y la transformación de modelos binomiales al marco gaussiano. En contextos actuariales los datos discretos aparecen en recuentos de siniestros, frecuencia de reclamaciones y variables que no se ajustan bien a mezclas gaussianas tradicionales; la identificación parcial reconoce que a veces los datos solo permiten acotar parámetros en lugar de estimarlos con precisión puntual, y Bayes empírico ofrece un enfoque pragmático para incorporar información previa estimada desde los propios datos.

El experimento con chinchetas ilustra de forma intuitiva la dificultad: cuando los resultados son 0 o 1 y las repeticiones son limitadas, la incertidumbre sobre la probabilidad subyacente no se disipa por completo. En lugar de forzar una mezcla de gaussianas, Bayes empírico para datos discretos construye priors adaptativos a partir de observaciones agregadas y usa técnicas de aproximación, incluyendo transformaciones que llevan recuentos binomiales hacia un régimen gaussiano cuando el tamaño muestral lo permite. Esta transición facilita el uso de herramientas de inferencia clásica y moderna sin perder la naturaleza discreta del fenómeno cuando es relevante.

En la práctica actuarial esto se traduce en modelos más robustos para precios, reservas y gestión de riesgo: combinar identificación parcial con priors empíricos ayuda a evitar estimaciones sobreconfiadas y mejora la calibración de modelos predictivos. También permite diseñar estrategias de muestreo y experimentos que aumenten la información útil para la decisión. Estas ideas tienen paralelos directos en productos de datos y analítica avanzada que implementamos en Q2BSTUDIO, donde construimos soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que incorporan modelos estadísticos adecuados al tipo de variable y volumen de datos.

Los problemas de optimización inspirados en modelos de Ising suelen crecer en complejidad por el tamaño de sus matrices de acoplamiento. Una técnica eficaz para reducir esa complejidad consiste en aproximar la matriz mediante descomposición en valores singulares SVD y conservar solo los términos de mayor impacto, lo que se conoce como aproximación de bajo rango. Esta estrategia permite simplificar el modelo sin sacrificar la calidad de la solución, acelerando los cálculos y reduciendo los requisitos de memoria incluso cuando la precisión numérica es limitada.

En la práctica, sustituir una matriz completa por su versión de bajo rango mantiene la estructura esencial del problema mientras elimina ruido y redundancia. Estudios muestran que la calidad de la solución depende más del rango retenido que del número de dígitos de precisión: mantener los valores singulares más relevantes suele ser más determinante que aumentar la precisión aritmética. Además, los grafos dispersos se benefician en mayor medida de estas aproximaciones que los grafos densos, ya que en redes con pocas conexiones la información relevante se concentra en menos componentes principales.

Una ventaja adicional de las aproximaciones de bajo rango es su compatibilidad con hardware especializado. En problemas de gran escala, como los que aparecen en finanzas para optimización de carteras o pricing, convertir matrices densas en representaciones comprimidas hace viable el cómputo en plataformas como procesadores neuromórficos o aceleradores tipo SPIM, reduciendo tiempos y costes y abriendo la puerta a soluciones en tiempo real.

Q2BSTUDIO aplica estos enfoques avanzados en proyectos de software a medida y aplicaciones a medida, combinando investigación en algoritmos con experiencia práctica en desarrollo. Somos una empresa de desarrollo de software y especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y mucho más, capaz de transformar modelos matemáticos complejos en productos útiles para la industria.

Ofrecemos servicios orientados a que las empresas aprovechen la IA para empresas: desde la integración de agentes IA que automatizan decisiones hasta soluciones de inteligencia de negocio y visualización con power bi para convertir datos en ventajas competitivas. También diseñamos arquitecturas escalables en la nube para desplegar modelos de bajo rango y soluciones de optimización, aprovechando servicios cloud aws y azure para garantizar disponibilidad y seguridad.

Nuestros servicios cubren todo el ciclo: consultoría, desarrollo de software a medida, implementación de modelos de inteligencia artificial y hardening mediante prácticas de ciberseguridad y pentesting. Si su organización necesita llevar optimización avanzada y modelos comprimidos a producción, podemos diseñar pipelines que integren cálculo eficiente, agentes IA y dashboards de Business Intelligence.

Trayectorias de ingresos: Enfoque bayesiano empírico para datos de panel

Detallando un enfoque flexible que permite la estimación no paramétrica de efectos de localización y escala, este método ofrece una forma más fiable de predecir trayectorias de ingresos y comprender el riesgo a nivel individual. Al combinar técnicas bayesianas empíricas con modelos para datos de panel se capturan heterogeneidades no observadas y se modelan cambios dinámicos en la distribución de ingresos sin imponer supuestos rígidos sobre la forma funcional.

La estimación no paramétrica de los efectos de localización y escala facilita identificar cómo varía la media y la dispersión de los ingresos entre individuos y a lo largo del tiempo. Esto es clave para políticas públicas y decisiones empresariales que requieren comprender la probabilidad de caídas o subidas sustantivas de ingresos en distintos subgrupos poblacionales, así como para valorar el riesgo individual asociado a decisiones financieras o laborales.

Concordium amplía su ecosistema de stablecoins añadiendo emisiones en GBP, USD y AED con el objetivo de convertir el dinero digital en una herramienta más segura y compatible para pagos del mundo real. Esta estrategia compliance primero busca equilibrar privacidad, trazabilidad y cumplimiento regulatorio, permitiendo que empresas y usuarios ejecuten transacciones estables y auditables en entornos financieros cada vez más exigentes.

La llegada de stablecoins en libras, dólares y dirhams refuerza el papel de blockchains diseñadas para la interoperabilidad y la supervisión normativa, facilitando casos de uso como remesas, comercio internacional y liquidación entre plataformas. El foco en compliance reduce riesgos operativos y facilita la integración con sistemas bancarios, soluciones de know your customer y controles anti lavado, aspectos críticos para el despliegue masivo de dinero digital en economías reguladas.

Oracle Applications R12, conocido también como Oracle E-Business Suite R12, sigue siendo una solución ERP robusta y confiable para organizaciones globales que requieren control financiero, gestión de la cadena de suministro, recursos humanos, proyectos y atención al cliente en un solo núcleo. Su arquitectura escalable de tres niveles, junto a funcionalidades como Multi-Org Access Control y Subledger Accounting, permite gestionar estructuras empresariales complejas, asegurar trazabilidad contable y cumplir con auditorías y normativas internacionales.

Aunque la tendencia se mueve hacia soluciones cloud, R12 mantiene su relevancia en industrias donde la estabilidad, la personalización y la compatibilidad con procesos legacy son críticas. Muchas empresas optan por una estrategia híbrida que combina la robustez on premises de R12 con migraciones parciales a la nube, optimizando costes y mitigando riesgos durante la transición.

Leer y escribir archivos en Oracle Forms con WebUtil

Oracle Forms no permite por defecto el acceso directo a archivos en el equipo cliente, pero WebUtil cierra esa brecha y facilita integrar manejo de ficheros moderno dentro de formularios tradicionales. En este artículo explicamos cómo configurar WebUtil y cómo usarlo para leer y escribir archivos, así como para subir y descargar documentos, mejorando la usabilidad de la aplicación y manteniendo buenas prácticas de seguridad.

Configuración básica

El reciente ataque de cadena de suministro en npm que afectó entre otros al paquete chalk vuelve a poner sobre la mesa una advertencia que ya sonó hace años. David Gilbertson imaginó un ataque similar hace siete años y escribió un paquete malicioso para demostrarlo: describía cómo recoger números de tarjetas de crédito y contraseñas a través de un módulo aparentemente inocuo que cambia colores en la consola. La ironía es evidente, porque lo que hoy conocemos como chalk hace exactamente algo similar en apariencia y el ejercicio de Gilbertson envejeció mejor de lo que esperábamos.

Hola a todos, mi nombre es Ogundare Toluwase Enoch y soy desarrollador frontend apasionado por crear aplicaciones limpias y fáciles de usar con React y Tailwind CSS. Hace unos días mi tío me animó a mostrar mis habilidades y a conectar con otras personas del sector para aprender y ganar experiencia, y ese pequeño empujón me motivó a compartir mi viaje con más transparencia.

En los últimos años he desarrollado varios proyectos con React y Tailwind, afinando mis destrezas en frontend. Recientemente decidí dar el salto al backend con el objetivo de convertirme en desarrollador full stack. Aquí compartiré los logros, las dificultades y todo lo intermedio, siempre abierto a aprender de quienes van por delante y a colaborar con otros aprendices.

Los ingenieros de pruebas con experiencia y unas prácticas de Quality Assurance transparentes siguen siendo esenciales para asegurar que las aplicaciones de software funcionen como se espera y para reducir el riesgo de sorpresas desagradables. Sin embargo, pruebas mal planificadas pueden descarrilar la capacidad de una empresa de software para entregar productos a tiempo, creando cuellos de botella y presión innecesaria.

En épocas anteriores era común desarrollar productos de software en ciclos muy largos, con grandes compañías tardando años en construir sistemas operativos o suites de productividad y con una fase de pruebas bien diferenciada antes del lanzamiento. Cuando surgían problemas en producción, a menudo se señalaba a los equipos de QA, lo que generaba una sobrecarga de responsabilidad que no siempre era justa ni efectiva.

Las aplicaciones son complejas y se ejecutan en múltiples escenarios y entornos. Es imposible cubrir cada caso de uso y, además, existen fechas límite estrictas. Por eso muchas organizaciones adoptaron ciclos de lanzamiento más cortos y versiones con cambios de alcance reducido, pero todavía persistía la idea de que QA era la última barrera antes de enviar el producto al mercado.

Hoy en día muchas empresas están transitando de QA a Quality Engineering o QE. Mientras QA asegura procesos y sistemas, y Testing o Quality Control evalúa el producto, QE integra prácticas de ingeniería: testabilidad, automatización, CI CD y bucles de retroalimentación para construir la calidad desde el inicio en lugar de inspeccionarla al final. No se trata de abandonar técnicas tradicionales, sino de incorporar la calidad en cada etapa del desarrollo y distribuir la responsabilidad entre todos los miembros del equipo.

El enfoque QE persigue resultados claros: tiempos de entrega más rápidos y productos de mayor calidad. Para lograrlo hace falta un cambio cultural. Los desarrolladores deben preocuparse por la calidad tanto como por las funcionalidades y las métricas internas deben recompensar la robustez y la mantenibilidad, no solo la cantidad de código o características entregadas. Además la dirección debe proporcionar herramientas y tiempo: entornos de pruebas adecuados, pipelines de build sólidos y espacio para mejorar código legado.

En la práctica hay obstáculos técnicos. Muchos sistemas heredados fueron diseñados sin testabilidad en mente y convertirlos en probables de testear requiere mejoras graduales que pueden llevar meses o años. Aun así, muchos equipos ya aplican principios QE sin llamarlos así: startups y empresas pequeñas tienden a tener una responsabilidad compartida por la calidad, y equipos maduros de ingeniería suelen integrar tests, revisión de código y automatización dentro de su flujo de trabajo.

Para avanzar de QA a QE es necesario actuar sobre la mentalidad y sobre los procedimientos. En cuanto a mentalidad, formaciones, talleres y coaches pueden ayudar a interiorizar la responsabilidad compartida por la calidad. En lo procedural hay áreas clave: prácticas fundamentales como testing unitario, revisiones de código y análisis estático; diseño para la testabilidad con datos de prueba estables y paridad de entornos; y mantener independencia formal en contextos regulados o críticos.

También es importante desplazar las comprobaciones hacia la izquierda y hacia la derecha. Shift left implica diseñar sistemas fáciles de probar y ejecutar verificaciones tempranas con desarrolladores y testers colaborando para detectar problemas cuando son más baratos de solucionar. Shift right extiende QE a producción mediante observabilidad, canary releases, monitorización sintética, feature flags, análisis automatizado de canarias y procedimientos de rollback para validar la calidad de forma continua.

En organizaciones grandes, equipos de Site Reliability Engineering o plataformas suelen encargarse de monitorización, estrategias de despliegue y respuesta a incidentes, y en QE es clave colaborar con ellos para que las evidencias preproducción y las señales de producción formen un único bucle de retroalimentación. QE además trata riesgos no funcionales como rendimiento, fiabilidad, seguridad y accesibilidad como prioridades, con pruebas explícitas y monitorización en tiempo de ejecución.

La herramienta perfecta no existe. En QE conviene integrar herramientas que trabajen bien entre sí: un sistema de gestión de pruebas que registre qué pruebas existen y sus resultados, pipelines de integración y entrega continua que ejecuten pruebas automáticamente y herramientas de monitorización que observen producción. Lo esencial es que estas herramientas se comuniquen: cuando una prueba falla debe ser trazable hasta el requisito original y hasta la versión desplegada. Hay que automatizar solo lo fiable; la automatización frágil genera falsas certezas y desperdicia recursos.

En Q2BSTUDIO aplicamos estos principios en proyectos reales. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida aportamos experiencia en software a medida, inteligencia artificial e ia para empresas, además de servicios de ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure y soluciones de servicios inteligencia de negocio y power bi. Nuestro equipo integra prácticas de QE desde la planificación hasta la operación, combinando desarrollo de aplicaciones con testabilidad, automatización y observabilidad para reducir riesgos y acelerar despliegues.