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

Presentamos un acertijo sencillo pero revelador sobre uno de los conceptos más fundamentales de Python. Observa este código y predice qué mostrará por pantalla:

a = 500 b = a a = a + 100 list1 = [1, 2] list2 = list1 list1.append(3) print(b) print(list2)

Opciones: A) b es 600 y list2 es [1, 2] B) b es 500 y list2 es [1, 2, 3] C) b es 500 y list2 es [1, 2] D) b es 600 y list2 es [1, 2, 3]

Respuesta correcta: B. La salida será b es 500 y list2 es [1, 2, 3]. Si no lo adivinaste no te preocupes: este comportamiento confunde a muchos desarrolladores porque depende de la mutabilidad de los objetos en Python.

Desglosemos lo que ocurre paso a paso. Primera parte, enteros: a = 500 crea un objeto entero con valor 500 y asigna el nombre a a ese objeto. b = a hace que b apunte al mismo objeto 500. Cuando se ejecuta a = a + 100 se evalúa a + 100 dando 600, Python crea un nuevo objeto entero 600 y reasigna a para que apunte a ese nuevo objeto. Los enteros son inmutables, por eso b sigue apuntando al objeto 500.

Segunda parte, listas: list1 = [1, 2] crea un objeto lista y list2 = list1 hace que list2 apunte a la misma lista. list1.append(3) modifica la lista existente añadiendo 3. Las listas son mutables, así que la modificación afecta a ambas referencias y list2 mostrará [1, 2, 3].

La lección clave: en Python las variables son nombres que apuntan a objetos, no cajas que contienen valores. Varias etiquetas pueden apuntar al mismo objeto. Si el objeto es inmutable, las operaciones crean nuevos objetos. Si es mutable, las operaciones pueden alterar el mismo objeto y las demás referencias verán el cambio.

Un ejemplo habitual que causa errores es el uso de listas por defecto en funciones. Por ejemplo:

def add_item(item, target_list = []): target_list.append(item) return target_list list1 = add_item(primero) list2 = add_item(segundo) # resultado inesperado list2 es [primero, segundo]

El valor por defecto [] es un objeto mutable compartido por todas las llamadas, así que entender mutabilidad evita este tipo de bugs.

Pruébalo con este otro fragmento e intenta predecir la salida: x = hello y = x x = x + world dict1 = {key: value} dict2 = dict1 dict1[key] = modified print(y) print(dict2) Respuesta: y conservará el valor original porque las cadenas son inmutables, mientras que dict2 reflejará la modificación porque los diccionarios son mutables.

Hola comunidad dev.to y profesionales de la transformación digital, compartimos ClearWork, una plataforma diseñada para capturar cómo se realiza el trabajo realmente, diseñar mejores procesos y habilitar la ejecución aumentada por inteligencia artificial en equipos modernos.

Qué es ClearWork: ClearWork es una plataforma integral de transformación que mapea la actividad real de los usuarios mediante eventos y metadatos, no solo entrevistas ni autoinformes. Permite diseñar el estado futuro con requisitos y diagramas asistidos por IA, impulsa la adopción dentro de la aplicación y orquesta agentes IA para mejorar flujos reales de trabajo. Todo con un enfoque de privacidad primero: sin keylogging, sin captura de contenidos de campos ni pantallazos, solo eventos accionables y metadata controlada.

Funciones clave: mapas de proceso en vivo que visualizan al instante los flujos reales y sus variantes para detectar cuellos de botella, demoras y desviaciones de cumplimiento; diseño de estado futuro asistido por IA que genera borradores de historias de usuario, swimlanes y requisitos a partir del trabajo observado; orientación contextual en el navegador para impulsar la adopción y coordinación de agentes IA con auditoría y seguimiento de ROI; mejora continua basada en métricas reales de uso y feedback.

Por qué lo construimos: muchas herramientas de procesos se quedan en diagramas o analíticas estáticas, y las iniciativas de cambio fallan cuando la forma en que se hace el trabajo no está clara. ClearWork ancla la transformación y la automatización en la realidad operativa, permitiendo a los equipos diseñar sistemas mejores y cambios que perduren.

Qué nos diferencia: no se trata de lift-and-shift, buscamos corregir procesos rotos en lugar de automatizar pasado; captura de datos centrada en la privacidad con control total sobre lo que se recoge; resultados medibles con seguimiento real de mejoras en tiempo de ciclo, adopción y valor de negocio. Además, la plataforma facilita la colaboración entre equipos de negocio y especialistas técnicos para acelerar entregables.

Sobre Q2BSTUDIO: como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, en Q2BSTUDIO aportamos experiencia en software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial aplicada a empresas y ciberseguridad para asegurar implementaciones robustas. Ofrecemos servicios cloud aws y azure para desplegar soluciones escalables, servicios inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones, y somos especialistas en agentes IA y automatización end-to-end.

El renderizado del lado del servidor SSR se ha popularizado por sus beneficios en rendimiento y posicionamiento en buscadores, pero existe una idea peligrosa en la comunidad de desarrolladores: SSR no es una solucion de seguridad por si sola.

Qué protege realmente SSR. En su ventaja principal SSR mantiene secretos del servidor fuera del cliente. Datos como contraseñas de base de datos, claves API internas y secretos de JWT deben residir exclusivamente en el entorno servidor y nunca formar parte del HTML o del bundle entregado al navegador. SSR tambien puede evitar llamadas adicionales del cliente porque puede incrustar configuracion inicial en el HTML de respuesta, mejorando el tiempo de carga y la experiencia de usuario.

Qué no protege SSR. Todo lo que llega al cliente es visible y manipulable. Cualquier dato renderizado puede modificarse mediante las herramientas de desarrollador, por lo que confiar en valores precargados para permisos, limites o banderas de caracteristicas lleva a vulnerabilidades graves. La logica de seguridad en JavaScript del cliente es siempre evadible mediante modificacion de variables globales, reemplazo de funciones o llamadas directas a las APIs desde curl o Postman.

Ejemplos de riesgo. Un atacante puede alterar precios o totales en una aplicacion de comercio electronico si el servidor acepta valores confiados del cliente. Un estado de autenticacion almacenado en el cliente puede ser manipulado para escalar privilegios. Una bandera de dos factores enviada al cliente puede ser cambiada para evitar el flujo de verificacion. En resumen, la interfaz web nunca debe considerarse la frontera de confianza.

La arquitectura correcta. Adopte defensa en profundidad y la regla de oro: nunca confiar en el cliente. Toda validacion de seguridad debe realizarse en el servidor antes de procesar transacciones criticas. El servidor debe verificar la identidad del usuario contra la base de datos, recalcular limites y permisos, validar feature flags basados en fuentes de verdad server side y aplicar controles de tasa y auditoria. El cliente solo debe ofrecer pistas de experiencia y mejoras de usabilidad, nunca controles de acceso.

Patron de mejora progresiva. Trate al cliente como potencialmente comprometido. Use validaciones cliente para feedback rapido, pero haga todas las decisiones criticas en el servidor. Incluya una capa final de validacion en el proveedor de pagos o sistema externo para asegurar coherencia entre los sistemas.

Pruebas y auditoria. Realice ejercicios de penetration testing y pruebas advesariales: inspeccione variables globales en consola, manipule roles y limites, intente llamadas directas a endpoints, y revise si respuestas de red exponen datos sensibles. Si algun cambio del cliente altera la autorizacion o permite acciones no permitidas, hay un problema de arquitectura de seguridad.

Buenas practicas resumen. Hacer: usar SSR para rendimiento y SEO, mantener secretos solo en servidor, validar todo server side, tratar datos del cliente como no confiables, aplicar defense in depth y probar con mentalidad adversaria. No hacer: depositar logica de seguridad en JavaScript del cliente, confiar en datos ocultos en el navegador, usar banderas cliente como control de acceso o asumir que SSR es sinonimo de seguridad.

El senador Ron Wyden afirmó que el uso por defecto del cifrado RC4 fue un factor clave en la brecha del año pasado que afectó a la gigante sanitaria Ascension. RC4 es un algoritmo antiguo conocido por sus vulnerabilidades y su uso continuado en configuraciones por defecto puede facilitar ataques y permitir que actores maliciosos comprometan comunicaciones que se creían seguras. Wyden subraya la necesidad de que los proveedores y administradores eliminen soportes inseguros y adopten cifrados modernos y prácticas robustas de gestión de claves.

En otra arista del debate sobre seguridad, ha surgido la acusación de que Microsoft dejó configuraciones de Windows que aumentan la exposición a técnicas como Kerberoasting, una técnica que aprovecha tickets Kerberos para descifrar credenciales de servicios. Estas debilidades de configuración y de políticas por defecto ponen de manifiesto que no basta con confiar en ajustes predeterminados; se requieren auditorías, pruebas de penetración y políticas de endurecimiento continuas para proteger entornos críticos.

Lendi Group presenta el guardián de préstamos hipotecarios impulsado por IA, una solución que supervisa riesgos, mejora la experiencia del cliente y automatiza decisiones de crédito en tiempo real. Este avance refleja la ambición de la entidad: quiere ser una organización nativa en IA para mediados de 2026.

El guardián combina modelos predictivos, detección de fraude y asistentes conversacionales para reducir impagos y acelerar procesos. La adopción de agentes IA permite personalizar ofertas, estimar capacidad de pago y avisar sobre oportunidades de refinanciación antes que la competencia.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, acompañamos a empresas financieras en la integración de soluciones similares. Como especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad diseñamos plataformas seguras y escalables que incluyen servicios cloud aws y azure, integración con sistemas legacy y analítica avanzada con power bi para convertir datos en decisiones.

Nuestros servicios abarcan desde el diseño de aplicaciones a medida hasta la implementación de agentes IA que optimizan la atención al cliente y la evaluación de riesgo. Si su organización busca acelerar la transición hacia una cultura nativa en IA, podemos ayudar con soluciones a medida y consultoría técnica, incluyendo pruebas de seguridad y hardening de infraestructuras.

Apple añade protección contra spyware mercenario al A19 convirtiendo el nuevo chip en una barrera hardware que se integra con las funciones de seguridad del sistema operativo para detener ataques dirigidos y persistentes. La combinación de un root of trust en silicio, aislamiento de procesos críticos y mecanismos avanzados de atestación y firma de firmware permite identificar y bloquear comportamientos típicos de spyware mercenario antes de que comprometan datos sensibles. Estas mejoras se traducen en reducción de superficie de ataque, registros de seguridad más fiables y capacidad de respuesta más rápida ante amenazas sofisticadas.

Para empresas y desarrolladores esto implica nuevas oportunidades y obligaciones: adaptar aplicaciones y servicios para aprovechar las protecciones a nivel de hardware y sistema operativo, implementar prácticas de desarrollo seguro y realizar pruebas de seguridad continuas. En este contexto es clave contar con socios tecnológicos que ofrezcan soluciones a medida, desde aplicaciones a medida y software a medida hasta auditorías de seguridad. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de aplicaciones con prácticas de ciberseguridad para ayudar a integrar estas nuevas defensas en productos reales, optimizando compatibilidad, rendimiento y privacidad.

De cara a la entrada en vigor del Data Act de la UE, Google ha anunciado la eliminación de las tarifas de transferencia de datos de salida en sus regiones de nube de la Unión Europea y Reino Unido, una medida que puede cambiar el panorama del cloud para empresas y desarrolladores.

La decisión de Google reduce costes asociados a la transferencia de datos entre proveedores y hacia entornos on premises, y favorece la interoperabilidad y la portabilidad de datos, temas clave del Data Act. Este movimiento incentiva arquitecturas multi cloud y despliegues híbridos, facilita la adopción de soluciones de inteligencia de negocio y power bi, y representa una oportunidad para pequeñas y medianas empresas que buscan evitar el vendor lock in sin asumir sobrecostes elevados.

Hagamos un chequeo de realidad: en 2025 la frase los robots vienen por mi trabajo suena tan real como el misterio del informe TPS desaparecido. Bienvenido al futuro del trabajo donde la inteligencia artificial deja de ser solo material de ciencia ficción y se convierte en tu nuevo compañero de oficina. Pero en vez de sacar la caja de cartón para empacar, vale la pena entender cómo la IA en la oficina transforma la jornada laboral de los trabajadores de oficina sin amenazar ese título de campeón del concurso de chili más de la cuenta.

Automatización que elimina lo monótono La realidad es que pocas personas echarán de menos las horas dedicadas a programar reuniones o gestionar facturas manualmente. Las soluciones impulsadas por IA han convertido tareas repetitivas como el procesamiento de documentos, la gestión de correo electrónico y la programación de citas en procesos casi automáticos. El resultado es más tiempo para trabajo de alto valor: creatividad, liderazgo de equipo y iniciativas estratégicas, en lugar de luchar con la bandeja de entrada.

Tu rol reimaginado, no reemplazado Lejos de ser un aviso de embalar pertenencias, la llegada de la IA supone una transformación de roles. Aunque algunas tareas se redistribuyen, surgen nuevos puestos centrados en la gestión de modelos, la gobernanza ética de datos y el diseño de experiencias donde la empatía y el juicio humano siguen siendo insustituibles. En este contexto, la clave es adaptarse y aprender a colaborar con agentes IA que potencien tu labor.

Mayor productividad y más innovación Uno de los mayores beneficios es el salto en productividad: la IA se encarga del trabajo tedioso y permite que los equipos se concentren en proyectos creativos y en decisiones estratégicas. Convertir tareas rutinarias en oportunidades de crecimiento es exactamente lo que muchas empresas buscan hoy al incorporar herramientas de inteligencia artificial y soluciones de automatización.

Aprender para prosperar El concepto de upskilling deja de ser una palabra de moda para convertirse en estrategia de supervivencia profesional. Habilidades blandas como pensamiento crítico, comunicación, liderazgo y creatividad ganan protagonismo. Complementarlas con conocimientos técnicos básicos sobre modelos de IA, agentes IA y herramientas de analítica permite a los profesionales destacarse. Además, tecnologías como Power BI y otros servicios de inteligencia de negocio facilitan tomar decisiones basadas en datos y comunicar resultados con impacto.

Manejo de la ansiedad tecnológica Es normal sentir inquietud ante la presencia creciente de inteligencia artificial en el puesto de trabajo. La mejor respuesta es información y transparencia: comunicar cómo se implementan las tecnologías, ofrecer formación continua y promover una cultura de colaboración entre humanos y máquinas reduce la incertidumbre y fomenta la adopción responsable.

Little Nightmares 3 Último adelanto: Bandai Namco vuelve con su tercera entrega de puzzles y plataformas centrada en el miedo, que apuesta con fuerza por el cooperativo permitiendo a dos jugadores colaborar para superar un mundo inquietante y claustrofóbico aunque también ofrece modo en solitario. Del breve adelanto se percibe afinidad con otros puzles para dúo como Splitgate y Unravel Two; la prueba de manos de IGN señala que el juego conserva la atmósfera escalofriante de la saga mientras intensifica los desafíos basados en el trabajo en equipo, con rompecabezas ambientales ingeniosos, momentos de tensión y ese diseño de personajes a la vez adorable y aterrador que define la serie.