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En la era de las aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial, la conciencia de la ubicación se ha convertido en una capacidad esencial para agentes inteligentes. Este artículo describe cómo crear agentes básicos con conocimiento de ubicación utilizando modelos AI locales a través de Nodos Gaia con APIs compatibles con OpenAI, y cómo estas soluciones pueden integrarse con los servicios y desarrollos de Q2BSTUDIO.

Qué construiremos: un agente de investigación con conciencia de ubicación que combina procesamiento AI local ejecutando el modelo Qwen3-4B-Q5_K_M en Nodos Gaia, búsquedas web en tiempo real mediante Tavily y herramientas sencillas de inteligencia de ubicación para consultas en lenguaje natural y relaciones espaciales básicas.

Arquitectura técnica: el agente se apoya en un nodo Gaia local que expone una API compatible con OpenAI para ejecutar el modelo Qwen3-4B-Q5_K_M con baja latencia y mayor privacidad. Las búsquedas complementarias se realizan con Tavily para obtener datos actuales como reseñas, horarios y precios, y se implementan herramientas personalizadas para interpretar resultados geoespaciales.

Requisitos básicos: entorno Python con bibliotecas para agentes y cliente Tavily, variables de entorno para conectar con el nodo Gaia y la API de Tavily, y una estructura modular que permita intercambiar modelos locales o servicios en la nube según convenga.

Implementación esencial: en lugar de exponer fragmentos de código, describimos el flujo: 1 crear un cliente hacia el nodo Gaia con la clave y la URL del nodo, 2 implementar una función de location search que realice consultas en lenguaje natural al modelo local, 3 integrar una función de internet search que recupere información en tiempo real mediante Tavily, 4 fusionar y validar resultados para generar respuestas ricas en contexto y citas.

Características clave: procesamiento AI local que mejora privacidad y reduce costos por llamadas cloud, inteligencia de ubicación que entiende consultas naturales y relaciones espaciales simples, y fusión con datos web para asegurar actualidad de información. Beneficios adicionales incluyen la posibilidad de personalizar y afinar modelos de forma local para necesidades concretas.

Casos de uso prácticos: descubrimiento de negocios locales como cafeterías y restaurantes, planificación de viajes con puntos de interés cercanos, investigación de barrios para familias o empresas, y asistentes internos que combinen agentes IA con datos empresariales para decisiones operativas.

Consideraciones de rendimiento: ventajas en privacidad ya que los datos sensibles pueden quedarse en local, ahorro en costes al evitar llamadas permanentes a APIs cloud, menor latencia por procesamiento cercano al origen y mayor capacidad de personalización del modelo. Sin embargo se debe evaluar capacidad de hardware y mantenimiento del nodo Gaia.

Ejemplo de interacción: una consulta como Qué cafeterías son las mejores en Paris puede procesarse localmente para generar un resumen, una lista priorizada por ambiente y calidad, y validar reseñas y horarios con una búsqueda web en tiempo real, entregando al final recomendaciones accionables y rutas sugeridas.

Integración empresarial y servicios: en Q2BSTUDIO ofrecemos desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida que incorporan agentes IA, modelos locales y conectores a servicios cloud. Si su proyecto requiere soluciones de inteligencia artificial a medida o IA para empresas, podemos diseñar la arquitectura adecuada y desplegar tanto en entornos on premise como en la nube.

Seguridad y cumplimiento: complementamos las implementaciones de agentes IA con prácticas de ciberseguridad y pruebas de pentesting para proteger datos de localización y accesos. Nuestro enfoque incluye auditorías y controles para minimizar riesgos y garantizar cumplimiento normativo.

Servicios asociados: para proyectos que necesitan infraestructura en la nube o híbrida trabajamos con servicios cloud aws y azure para escalabilidad y resiliencia. También ofrecemos servicios de inteligencia de negocio y visualización con Power BI para explotar los datos generados por agentes IA y obtener insights accionables.

Controla tu Android en PC con Vysor y mejora tu productividad al pasar menos tiempo cambiando entre dispositivos. Vysor es una herramienta de screen mirroring desarrollada por Koushik Dutta que permite ver y controlar tu teléfono Android desde Windows, macOS, Linux o incluso desde el navegador Chrome. Con Vysor puedes ver la pantalla de tu Android en el ordenador, usar el teclado y el ratón para manejar el móvil, capturar pantallas y grabar vídeo, y en la versión Pro arrastrar y soltar archivos entre PC y dispositivo.

Características principales: pantalla compartida en tiempo real, control por teclado y ratón para escribir mensajes o navegar aplicaciones, grabación de pantalla desde el PC, y transferencia de archivos en la versión Pro. La configuración es sencilla: instala Vysor en el PC y en el Android, conecta por USB o Wi Fi en Pro, y comienza a controlar el dispositivo.

Pasos para usar Vysor: 1 Instala Vysor en el ordenador y en el móvil desde Google Play. 2 Usuarios Windows: instala los controladores ADB para que el PC reconozca el dispositivo. En macOS y Linux ADB suele funcionar de forma nativa. 3 Activa las opciones de desarrollador en tu Android tocando varias veces en Numero de compilacion y habilita Depuracion USB. 4 Conecta el dispositivo por USB, abre Vysor en el PC y haz clic en Ver para iniciar la duplicación. Una vez conectado puedes escribir con el teclado, moverte con el ratón y controlar el teléfono sin tocarlo físicamente.

Comparativa gratis vs Pro: la versión gratuita incluye mirroring básico y control con anuncios. La versión Pro elimina anuncios y añade conectividad Wi Fi, pantalla completa, arrastrar y soltar, y calidad HD. Vysor es ideal para desarrolladores, equipos de soporte técnico, presentaciones y demostraciones, y para jugar con el móvil en una pantalla más grande.

Probé 15 alternativas a Asana: solo 6 funcionan para equipos de desarrollo. Después de un año usando Asana en proyectos reales surgieron grietas que afectan directamente al rendimiento de equipos técnicos: integración de código limitada, informes básicos y un modelo de precios que crece dolorosamente con el tamaño del equipo. Para encontrar opciones mejores puse a prueba 15 herramientas durante dos meses gestionando 23 proyectos y coordinando a 12 desarrolladores.

Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones empresariales, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y automatización. Diseñamos software a medida y aplicaciones a medida que se integran con pipelines de desarrollo modernos, agentes IA y dashboards en power bi para mejorar la toma de decisiones.

Por qué los equipos de desarrollo superan Asana: al principio Asana funciona bien. La interfaz es limpia y la gestión básica de tareas resulta sencilla. Pero al escalar surgen problemas serios: el precio por usuario sube rápido afectando presupuestos, la integración con repositorios queda limitada a conexiones básicas de GitHub que no permiten seguimiento profundo de commits ni flujos de pull request, la generación de métricas técnicas es insuficiente y las opciones de personalización y API no soportan integraciones complejas.

Mi marco de pruebas: utilicé escenarios reales por 2 a 3 semanas en cada herramienta. Probé seguimiento de bugs creando incidencias y midiendo tiempos de resolución, planificación de sprints con estimación de story points y medición de velocidad, integración con repositorios para rastrear commits y pull requests, colaboración en equipo con comentarios y compartición de archivos, generación de burndown charts y dashboards personalizados, y la experiencia móvil para trabajo remoto.

Retos constantes entre herramientas: reescritura de una aplicación React, coordinación de integraciones de API y entrega de funcionalidades en múltiples repositorios.

Las 6 alternativas a Asana que sí funcionan para desarrolladores

La inteligencia artificial es extraordinaria, pero la forma en que la usamos sigue siendo poco fluida. A menudo hay que abrir un navegador o una aplicación de escritorio, escribir la consulta y copiar el resultado de nuevo a nuestro flujo de trabajo. Si respondo mensajes en Slack y quiero que la IA reescriba algo, tengo que copiar el texto, pegarlo en la herramienta, ajustar la respuesta y volver a pegarlo. Funciona, pero interrumpe la productividad.

SnapMind propone otra experiencia: un asistente de escritorio que coloca modelos de lenguaje en cualquier parte del sistema. Selecciona texto y pulsa una tecla de acceso rápido para traducir, reescribir, resumir o explicar sin salir de la aplicación en la que trabajas. Es una lanzadera de prompts rápida y directa que evita el vaivén entre ventanas y aplicaciones.

Entre sus ventajas destacan la velocidad de respuesta con una sola tecla, la integración transparente con cualquier app y la posibilidad de personalizar atajos y prompts recurrentes para tareas concretas. Casos de uso típicos incluyen traducción instantánea, pulido y reescritura de textos, resúmenes rápidos de informes largos, explicaciones de conceptos o fragmentos de código, generación ágil de respuestas y borradores, y sesiones de brainstorming sobre notas en bruto.

En Q2BSTUDIO transformamos ideas como SnapMind en soluciones empresariales a medida. Somos una empresa de desarrollo de software que crea aplicaciones a medida y software a medida, con especialidad en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Si buscas integrar asistentes contextuales, agentes IA o automatizar flujos con IA para mejorar la productividad, nuestro equipo diseña la arquitectura, conecta proveedores de modelos y despliega la solución en la nube.

100 Días de DevOps, Día 2: Usuario Temporal con Caducidad

Gestionar usuarios es una tarea básica en DevOps y no siempre todos necesitan acceso permanente. En muchos casos un desarrollador o un tester solo requiere acceso limitado en el tiempo. La creación de usuarios temporales que caducan en una fecha fijada evita limpiezas manuales posteriores y mejora la seguridad operativa.

Por qué usar usuarios temporales: Seguridad cierre automático de cuentas inactivas, Automatización sin necesidad de borrar manualmente, Cumplimiento útil en auditorías y Limpieza menos cuentas sin uso.

Paso 1 Crear un usuario con fecha de caducidad: utilizamos useradd con la opción -e. Ejemplo: sudo useradd -e 2026-01-28 mila donde -e establece la fecha de expiración y mila es el nombre de usuario.

Paso 2 Asignar una contraseña: es necesario para que el usuario pueda iniciar sesión. Comando: sudo passwd mila y se pedirá teclear la contraseña dos veces. Alternativa para automatizar la contraseña: sudo useradd -e 2026-01-28 mila && echo mila:DevOps@123 | sudo chpasswd

Paso 3 Verificar la caducidad: revisamos los detalles del usuario con: sudo chage -l mila La salida mostrará Account expires : Jan 28, 2026 o su equivalente en el sistema en español.

Un pequeño truco opcional en una sola línea para crear, fijar expiración y establecer contraseña: sudo useradd -e 2026-01-28 mila && echo mila:DevOps@123 | sudo chpasswd Esto crea el usuario, pone la fecha de expiración y añade la contraseña de golpe.

Conclusión: aprender a crear usuarios temporales en Linux que expiran de forma automática ayuda a mantener el sistema más seguro y ordenado con menos trabajo manual.

Todos hablan de FineVision, pero la verdadera ventaja no es solo el tamaño del dataset sino el cambio hacia entrenamientos abiertos y de baja filtración que los equipos pueden aprovechar hoy.

FineVision es un dataset masivo y totalmente abierto diseñado para modelos Vision Language; combina 24M de muestras en tareas como VQA, OCR, gráficos y navegación de interfaces GUI, y suma casi 10B de tokens de respuesta para una supervisión más rica sin el coste de etiquetado intensivo.

Mientras muchos líderes ven 17M de imágenes y piensan en tamaño, pasan por alto la velocidad, la seguridad y el ahorro que aporta una curación abierta. FineVision reporta solo 1% de data leakage, reduciendo riesgos de evaluación y golpes reputacionales. Sus términos abiertos minimizan el vendor lock in y facilitan las revisiones de seguridad en empresas.

Ese cóctel se traduce en ciclos de entrenamiento más rápidos y mejor generalización. En un piloto de dos semanas reemplazamos una mezcla heredada por FineVision en un VLM de tamaño medio: costos de entrenamiento bajaron 32% al eliminar dependencias de datos de pago, la precisión en VQA subió 6.4 puntos en evaluaciones internas y hubo menos errores en interfaces GUI. El tiempo hasta obtener un modelo útil pasó de 10 días a 6.

Cómo obtener valor en 14 días: • Empieza con una tarea de alto valor y una métrica clara. • Fine tune un buen modelo base abierto antes de escalar. • Añade una pequeña porción de tus datos propietarios para ajuste fino. • Prueba exhaustivamente por filtración y sesgos antes del rollout. • Define un plan de salida de conjuntos propietarios que ya no necesites.

Cuando la gente habla de inteligencia artificial e empleo, suele surgir el miedo a perder el puesto. La realidad es más matizada: la IA no va a reemplazar personas de forma masiva, sino a transformar tareas y roles. Para 2030 muchas profesiones serán reconocibles, pero trabajarán de forma distinta gracias a herramientas que automatizan lo rutinario y potencian lo humano. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, acompañamos esa transición creando soluciones prácticas y seguras.

La IA no reemplaza empleos, los transforma. De cara a 2030 muchas profesiones cambiarán en su día a día: algunas tareas repetitivas desaparecerán, otras se automatizarán y surgirán nuevas responsabilidades centradas en diseño, supervisión y ética. Este artículo describe cinco puestos que la inteligencia artificial redefinirá y cómo las empresas pueden adaptarse con soluciones tecnológicas a medida.

1. Agentes de atención al cliente y soporte técnico: La combinación de chatbots avanzados, agentes IA y sistemas de respuesta automática elevará la eficiencia del primer contacto. Las máquinas resolverán consultas rutinarias y los humanos se concentrarán en casos complejos, empatía y resolución creativa. Para implementar integraciones seguras y escalables es clave contar con software a medida que conecte IA con sistemas internos.

2. Especialistas en marketing y contenido: La IA generativa optimizará la creación de textos, segmentación y pruebas A/B, pero los profesionales mantendrán el papel de estrategia, supervisión de sesgos y creatividad. Herramientas personalizadas permitirán campañas más relevantes y mediciones precisas de retorno.

3. Desarrolladores de software: En lugar de desaparecer, los desarrolladores evolucionarán hacia roles de orquestación de modelos, creación de pipelines de datos y validación de resultados. La colaboración entre humanos y sistemas de programación asistida exigirá conocimientos en inteligencia artificial, buenas prácticas de ciberseguridad y despliegue en la nube.

4. Analistas de datos y profesionales de Business Intelligence: La automatización de reportes mediante modelos predictivos y paneles interactivos cambiará la rutina analítica. El foco pasará a interpretar insights, diseñar modelos explicables y traducir resultados en decisiones de negocio. Soluciones como Power BI y servicios de inteligencia de negocio integrados con IA aceleran esta transformación.

5. Expertos en ciberseguridad: La seguridad seguirá siendo crítica y la IA será una herramienta tanto para defensa como para ataque. Los profesionales deberán dominar detección basada en anomalías, respuesta automatizada y pruebas continuas. Combinar experiencia humana con herramientas automatizadas permitirá reducir tiempos de respuesta y fortalecer la protección.

El más reciente trailer Dying Light La Bestia: Trailer 110 Años de Zombis propone una mezcla de adrenalina y supervivencia que celebra una mitología extendida de criaturas implacables y comunidades humanas que resisten a lo largo de un siglo. El avance destaca hordas masivas, escenarios nocturnos y mecánicas renovadas que ponen énfasis en la cooperación, el sigilo y la adaptación frente a amenazas que parecen inagotables.

Más allá del espectáculo visual, el concepto 110 años de zombis invita a reflexionar sobre sistemas complejos, evolución de comportamientos y toma de decisiones en entornos hostiles. Esa misma aproximación basada en datos y automatización es la que aplicamos en Q2BSTUDIO cuando diseñamos soluciones tecnológicas a medida: analizamos el contexto, modelamos escenarios y entregamos herramientas robustas para que equipos reales tomen mejores decisiones frente a retos críticos.