Ideas, casos de uso y guías sobre IA, programación avanzada y software a medida para optimizar tu negocio.

Convierte tu interfaz en un panel futurista con botones neón usando FSCSS. Con solo unas líneas puedes conseguir bordes luminosos y efectos de brillo sin escribir largos bloques de CSS, ideal para prototipos rápidos y diseños llamativos.

Ejemplo de demo (usa FSCSS para generar arrays de colores y brillos): <section class=buttons> <button>Click Me</button> <button>Hover Glow</button> <button>Neon Effect</button> </section> <style> @arr colors [ #0ff , #f0f , #0f0 , #ff0 ] @arr glows [ 0 0 10px , 0 0 20px , 0 0 30px , 0 0 40px ] .buttons { display : flex ; gap : 1.2em ; justify-content : center ; align-items : center ; height : 100vh ; background : #111 ; } .buttons button { background : transparent ; border : 2px solid #0ff ; color : #fff ; padding : 0.8em 1.6em ; font-size : 1.2em ; border-radius : 0.5em ; cursor : pointer ; transition : 0.3s ease-in-out ; } .buttons button:nth-child(@arr.colors[]) { border-color : @arr.colors[]; box-shadow : @arr.glows[] @arr.colors[]; } .buttons button:nth-child(@arr.colors[]):hover { background : @arr.colors[]; color : #111 ; box-shadow : 0 0 10px @arr.colors[], 0 0 20px @arr.colors[], 0 0 40px @arr.colors[]; } </style> <script async src=https://cdn.jsdelivr.net/npm/fscss@1.1.6></script>

Consejos prácticos: asegura que los botones sean accesibles en pantallas pequeñas aplicando reglas responsive como cambiar la dirección del flex al columna y ajustar el ancho de los botones; así el efecto neón conserva su impacto sin romper el layout.

Idea para miniatura: fondo oscuro #111, texto grande brillante con estilo neón que diga Neon Button Effect y debajo algunos contornos de botones brillantes que sugieran interactividad.

Controlar quién accede es solo la mitad del trabajo cuando construimos soluciones sobre Dataverse; la otra mitad es limitar qué datos puede ver cada persona. Dos prácticas clave que permiten esto son la seguridad a nivel de fila RLS y la seguridad a nivel de objeto OLS.

Seguridad a nivel de fila RLS: determina qué registros puede leer un usuario. Por ejemplo, un empleado ve solo su registro, un manager ve los registros de su departamento y el personal de RRHH ve todos.

Seguridad a nivel de objeto OLS: determina qué tablas o columnas puede ver un usuario. Por ejemplo, solo RRHH debe ver la columna Salary mientras que para el resto debe estar completamente oculta.

Al combinar RLS y OLS garantizamos que cada persona solo vea los datos relevantes, protegemos información sensible y evitamos exposiciones innecesarias.

Conceptos en Dataverse: RLS se implementa mediante Roles de seguridad y seguridad jerárquica y controla qué filas ve cada usuario. OLS se implementa mediante permisos de tabla y Perfiles de seguridad a nivel de campo y controla tablas y columnas visibles.

Escenario práctico: construyes una app de RRHH en Power Apps con Dataverse y tablas Employees EmployeeID Name Department Salary Manager y Departments DepartmentID DepartmentName ManagerID. Reglas: empleados regulares ven solo su registro; managers ven empleados de su departamento; RRHH ve todos los empleados y además la columna Salary; usuarios no RRHH nunca ven Salary.

Configurar RLS: en Power Platform Admin Center selecciona el entorno y ve a User + permissions y luego Security roles. Crea tres roles Employee Role Manager Role y HR Role. Asigna permisos de lectura Read en la tabla Employees así: para Employee Role pon Read a User para que cada usuario solo vea las filas que posee; para Manager Role pon Read a Business Unit para que vea registros de su unidad; para HR Role pon Read a Organization para acceso completo. Ajusta Create Write Delete si RRHH debe gestionar los registros. Asigna los roles a los usuarios desde Users seleccionando Manage security roles y guarda los cambios. Resultado: empleados ven solo su fila managers ven empleados de su unidad y RRHH ve todos.

Configurar OLS para ocultar Salary: desde Settings ve a Column security profiles y crea un nuevo perfil, añade usuarios o equipos que formen parte de RRHH o del grupo que debe ver datos sensibles. Habilita la seguridad de campo en la columna Salary de la tabla Employee ajustando Field security a Enabled. Solo los usuarios dentro del perfil de seguridad de campo podrán ver o editar Salary; para el resto la columna queda oculta en formularios vistas apps y consultas de API.

Resultado final: RRHH con el rol y con el perfil de acceso a datos sensibles ve Salary; el resto de usuarios ni siquiera ve la columna en Dataverse y en aplicaciones modelo o en Power Apps.

Buenas prácticas: planifica los roles antes de implementar y alinea con las reglas de negocio; usa grupos de seguridad para simplificar la gestión; prueba con cuentas o la opción View as role; aplica el principio de menor privilegio y documenta un mapa de roles y permisos para gobernanza.

EF Core no es lento: lo usas mal

¿Tu producto parece complejo? Ponle espina. Muchos fundadores dicen que su producto es demasiado complejo y en realidad no quieren decir que la lógica sea imposible, sino que están diciendo que hay demasiado pensamiento o demasiadas decisiones abiertas que nadie ha alineado. David Wheeler resumía bien la idea: cuando oyes demasiado complejo piensa en exceso cognitivo y en falta de estructura compartida.

La espina que proponemos es un esqueleto modular y claro: una columna vertebral de conceptos, responsabilidades y límites que todos los equipos entiendan. Antes de diseñar cada pieza es necesario acordar ese modelo mental compartido sobre cómo se comporta el producto, cómo fluyen los datos, qué límites de responsabilidad tiene cada módulo y cómo se comunican entre sí.

Los gráficos sintéticos HypNF revelan fragilidades clave en las redes neuronales de grafos y muestran que no existe un modelo universal que funcione mejor en todos los escenarios. Un estudio que compara HGCN frente a GCN evidencia que HGCN supera a GCN en redes densas y homogéneas, pero pierde ventaja en grafos escasos con grado siguiendo una ley de potencia. Estas diferencias emergen especialmente cuando se evalúa el rendimiento en métricas relacionadas con grado, agrupamiento y homofilia, lo que motiva la creación de un Benchmark Hiperbólico para GNNs en Grado, Agrupamiento y Homofilia.

Las redes hiperboloides tienden a capturar estructuras jerárquicas y relaciones exponenciales entre nodos, por eso modelos hiperbolicos como HGCN pueden beneficiarse en entornos con conectividad densa y patrones homogéneos de enlace. Sin embargo, en grafos escasos y con distribución de grado tipo power law, las propiedades geométricas y la sensibilidad a la heterogeneidad de grado provocan degradaciones de rendimiento. Esto revela fragilidades prácticas: dependencia de las estadísticas de grado, sensibilidad al muestreo y al ruido en la topología, y la necesidad de técnicas de normalización y regularización específicas.

Desde el punto de vista metodológico, el Benchmark Hiperbólico debe incluir conjuntos sintéticos HypNF que controlen grado, coeficiente de agrupamiento y niveles de homofilia, además de escenarios reales representativos. Las recomendaciones para mejorar la robustez incluyen introducción de codificaciones posicionales, normalizaciones dependientes del grado, técnicas de data augmentation en grafos, y modelos híbridos que combinen espacios euclídeos e hiperbolicos. También es crucial evaluar métricas de estabilidad ante perturbaciones topológicas y la capacidad de generalización en nodos de grado extremo.

TechBeat: Todo sobre Rust 1.81.0 (9/10/2025)

Rust 1.81.0 trae mejoras significativas para desarrolladores de sistemas y para equipos que construyen aplicaciones a medida y software a medida. Una de las novedades más relevantes es la estabilización del trait Error en core, lo que facilita el uso de errores en bibliotecas #![no_std] y en entornos embebidos, reduciendo la fricción al portar lógica crítica a dispositivos con recursos limitados. Además se observan optimizaciones del compilador que mejoran los tiempos de compilación y la generación de código, diagnósticos más claros que aceleran la resolución de bugs y pequeñas mejoras en la inferencia de tipos que benefician a proyectos que integran inteligencia artificial y agentes IA.

Para empresas que requieren soluciones a medida, como Q2BSTUDIO, estas actualizaciones son una gran oportunidad. En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software enfocada en aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Aplicamos Rust en componentes críticos donde la seguridad y el rendimiento son prioritarios, y lo combinamos con pipelines de despliegue en la nube y análisis con power bi para ofrecer datos accionables y servicios inteligencia de negocio.

Estrés de Nodos y Enlaces en un Clic: HypNF es una herramienta diseñada para generar redes sintéticas con total control sobre su topología. Girando perillas como alfa, beta y gamma, el framework crea redes escasas o densas, assortativas o disassortativas, perfectas para poner a prueba nuevos modelos de redes neuronales gráficas GNN en condiciones extremas.

HypNF permite simular escenarios reales y adversos en un solo clic: añadir o eliminar enlaces, aumentar la heterogeneidad de grado, manipular la correlación entre nodos y forzar estructuras comunitarias que desafíen la capacidad de generalización de los GNN. Estas funcionalidades hacen de HypNF una solución ideal para equipos de investigación y desarrollo que necesitan estrés reproducible y parametrizable para validar arquitecturas y algoritmos.

En Q2BSTUDIO aplicamos este tipo de soluciones en proyectos de software a medida y aplicaciones a medida, integrando HypNF y técnicas avanzadas de modelado de grafos en pipelines de inteligencia artificial. Nuestro equipo de especialistas en inteligencia artificial y desarrollo de software a medida adapta las pruebas de estrés a los casos de uso empresariales para asegurar modelos robustos y escalables.

Además de diseño y desarrollo, ofrecemos servicios complementarios para asegurar que los sistemas probados con HypNF funcionen con seguridad y rendimiento en producción: ciberseguridad y pentesting para proteger la integridad de redes y datos, servicios cloud aws y azure para despliegue escalable y gestión de infraestructuras, y servicios inteligencia de negocio con power bi para visualizar resultados y métricas clave.

Si tu objetivo es incorporar capacidades de IA para empresas, construir agentes IA que interactúen con grafos complejos o validar modelos GNN antes de su despliegue, en Q2BSTUDIO contamos con la experiencia técnica y metodológica necesaria. Podemos desarrollar desde prototipos hasta soluciones empresariales completas, integrando pipelines de datos, despliegue en la nube y monitorización continua.

Todo sobre código muerto

El código muerto se refiere a partes de una base de código que fueron escritas pero nunca se ejecutan, llaman, importan o resultan necesarias durante la operación normal de una aplicación. Aunque no provoca fallos inmediatos, el código muerto complica la lectura, aumenta la deuda técnica y puede afectar al rendimiento y al mantenimiento a largo plazo.

Por qué importa eliminar código muerto: reduce la superficie de error, mejora la velocidad de compilación y despliegue, facilita las pruebas y disminuye la probabilidad de vulnerabilidades. En equipos que desarrollan aplicaciones a medida y software a medida, mantener un códigobase limpio es clave para entregar valor con rapidez y seguridad.

Cómo detectar código muerto: emplea análisis estático, herramientas de cobertura de pruebas, linters y profiler en tiempo de ejecución. Revisiones de código, métricas de uso y pruebas automatizadas integradas en pipelines CI/CD ayudan a identificar funciones, módulos o dependencias que ya no se usan.

Cómo eliminarlo con seguridad: marca funciones como obsoletas y comunica cambios a los equipos; usa feature flags para desactivar comportamientos sin riesgo; escribe pruebas que aseguren que la eliminación no rompe flujos críticos; realiza refactorizaciones incrementales y auditorías de dependencias. Un buen control de versiones y revisiones cruzadas evitan pérdidas de funcionalidad.

La IA no es la muerte de la creatividad sino el empujón que muchos creativos necesitaban para salir del entorno corporativo y construir en sus propios términos. Al acelerar tareas repetitivas, ofrecer modelos y herramientas accesibles y permitir prototipos rápidos, la inteligencia artificial transforma la jerarquía tradicional de la creación y devuelve poder a quienes desean innovar fuera de estructuras rígidas.

Durante décadas las grandes empresas centralizaron recursos, designaron equipos y marcaron tendencias. Hoy la combinación de IA para empresas, agentes IA y plataformas en la nube reduce las barreras de entrada: un diseñador, un narrador o un desarrollador pueden competir con propuestas tan sólidas como las de un estudio más grande, sin perder su visión independiente.