Continuamos explorando innovación en IA, software personalizado y trucos para optimizar procesos de desarrollo. Inspiración y conocimiento para profesionales y empresas.

Anik Khan, el rapero nacido en Queens, presenta su estilo relajado y versos afilados en A COLORS SHOW con una versión desnuda de Infinito NETIC junto a Netic, extraída de su nuevo álbum Onek. En un escenario minimalista cada verso destaca, la producción reducida permite que las rimas y los hooks fluyan sin distracciones mientras la cámara capta la energía y el pulso de la interpretación en vivo.

El formato de COLORSxSTUDIOS favorece a artistas globales emergentes y ofrece una experiencia limpia y directa: además del video puedes explorar el catálogo completo de COLORS, escuchar listas curadas como FEEL y MOVE o sintonizar el livestream 24/7 para descubrir nueva música constantemente. Ver el show en YouTube es la mejor manera de apreciar la estética visual y sonora que deja espacio para que cada barra respire.

Visibilidad de la Marca en Búsqueda con IA: la inteligencia artificial ha transformado el embudo de descubrimiento. El SEO tradicional sigue siendo importante, pero cada vez más usuarios recurren a asistentes IA como ChatGPT, Gemini o Perplexity para obtener respuestas directas. El resultado es un nuevo reto: tu marca puede aparecer en esas respuestas o quedar completamente invisible.

Qué es la analítica de búsqueda con IA: este enfoque se centra en vigilar cuándo y cómo los sistemas de IA mencionan tu marca. En lugar de medir solo visitas o clics, se rastrean menciones dentro de respuestas generadas por IA, el contexto de las consultas que las disparan, la distribución por país y idioma y la presencia de competidores en esas respuestas.

Por qué importa ahora: los asistentes IA se integran rápidamente en dispositivos, suites de productividad y navegadores. Si tu marca no se muestra en esos entornos, estás perdiendo oportunidades de descubrimiento, clientes tomarán decisiones sin visitar tu sitio y regiones enteras pueden no conocer tu oferta. La visibilidad en búsqueda IA dejó de ser opcional y se ha convertido en una necesidad competitiva.

Puntos clave para medir en una estrategia de IA analytics: seguimiento en tiempo real de menciones de marca en motores IA, desglose por GEO y idioma, benchmarking con competidores, análisis contextual de los tipos de consultas que citan tu marca y detección de gaps de contenido donde aparecen competidores pero no tú. Estos datos permiten priorizar la creación de contenidos y optimizar recursos.

Cómo aparecer en respuestas de IA: no es aleatorio. Puedes mejorar la probabilidad de ser citado trabajando en contenido estructurado y de alta calidad como documentación técnica, guías extensas y casos de uso; manteniendo consistencia en la entidad de la empresa con nombre, descripción y datos iguales en todos los repositorios; optimizando por regiones y publicando en múltiples idiomas; y fortaleciendo la autoridad con citaciones y referencias externas. Estas acciones alimentan los datasets que utilizan los modelos IA.

Contexto Cuántico: Amanecer de la IA Hiperpersonalizada

Imagina una inteligencia artificial que anticipa tus necesidades antes de que tú mismo las notes. Los motores de recomendación actuales a menudo se quedan cortos, ofreciendo sugerencias genéricas basadas en datos limitados. El contexto cuántico propone una nueva etapa: una metodología de toma de decisiones contextuales basada en circuitos cuánticos parametrizados que modelan la relación compleja entre el contexto del usuario y las acciones óptimas, incluso con datos incompletos o ruidosos. Es como un barman cuántico que siempre acierta con tu bebida favorita aunque nunca la hayas pedido en ese bar.

La idea central es usar circuitos cuánticos variacionales para representar políticas de decisión aprendidas que analizan señales como historial de navegación, hora del día y ubicación para predecir resultados deseados como compras o engagement. Estos modelos pueden entrenarse en modo offline con datos históricos para generalizar y descubrir patrones escondidos que los algoritmos clásicos podrían pasar por alto.

Beneficios clave: mayor personalización para ofrecer recomendaciones relevantes que aumenten la conversión y el engagement; robustez frente al ruido que mejora la precisión en escenarios reales; mejor generalización con conjuntos de datos limitados; capacidad de entrenamiento offline que reduce costos computacionales y facilita el despliegue en tiempo real; y la posibilidad de descubrir estrategias de toma de decisiones novedosas que optimicen resultados. Estas ventajas son especialmente valiosas para empresas que buscan incorporar agentes IA y soluciones de ia para empresas en sus productos y servicios, así como para aquellas que requieren aplicaciones a medida y software a medida altamente adaptadas.

Digest de Robots Geniales - Ed. 2 - 5 de septiembre de 2025

Resumen breve Helix de Figure demuestra carga de lavavajillas mediante aprendizaje masivo de datos; Elon Musk afirma que Optimus podría aportar 80% del valor futuro de Tesla; Unitree avanza hacia una salida a bolsa en el cuarto trimestre; la Humanoid Olympiad mostró limitaciones reales en rendimiento y recuperación; y la investigación en loco-manipulación para plataformas con patas avanza rápido. Mientras tanto las grandes conferencias ROSCon UK, CoRL, Humanoids e IROS están a la vuelta de la esquina.

Noticias de empresa Figure presentó Helix VLA cargando un lavavajillas: separación de platos en entorno con desorden, transferencias bimanuales de vasos y recuperación de agarres fallidos. No se anunciaron nuevos algoritmos, sino más datos y escenarios, un claro ejemplo de acumulación de capacidades en pilas humanoides generalistas. Elon Musk declaró que Optimus representará aproximadamente 80% del valor futuro de Tesla, señalando que la narrativa a largo plazo de la compañía se inclina con fuerza hacia los humanoides. Unitree confirmó su intención de presentar documentación para IPO en el cuarto trimestre de 2025, reforzando que el ecosistema chino de robots pasa de demos a mercados de capitales.

Lanzamientos y despliegues La Humanoid Olympiad en la Antigua Olimpia puso en escena actuaciones en vivo en fútbol, tiro con arco y boxeo sombra, evidenciando restricciones reales como recuperación, precisión y fallos que la audiencia pudo ver sin filtros. China mostró al humanoide de servicio Xiao He en la cumbre de la SCO, un caso de uso modesto pero significativo: operaciones de eventos como primer frente de adopción para robots sociales y de servicios.

Movimientos de inversión y mercado La trayectoria de Unitree hacia la IPO y las demostraciones públicas repetidas en la región muestran que el motor humanoide chino sigue ganando impulso gracias a datos, fabricación y capital. En paralelo la narrativa de mercado se está desplazando hacia pilas generalistas con capacidad de cómputo a bordo y políticas versátiles; la demo de lavavajillas es la evidencia más concreta de la semana.

Destacado de investigación Nuevos trabajos en loco-manipulación integran planificación de agarres con movimiento dinámico de la base en plataformas con patas, buscando cerrar la brecha entre movilidad y calidad de manipulación en entornos reales. Estas pilas combinadas de planificación de agarre y movimiento de base deberían llegar a cuadrúpedos en laboratorios durante el trimestre.

Agenda de eventos ROSCon UK 2025 en Edimburgo del 15 al 17 de septiembre centrará charlas y talleres sobre ROS 2. CoRL 2025 en Seúl del 27 al 30 de septiembre será el gran foro de aprendizaje por robots, coubicado con Humanoids 2025 del 30 de septiembre al 2 de octubre. IROS 2025 en Hangzhou del 19 al 25 de octubre incluirá un EXPO inaugural para demos en vivo, una buena señal del interés por la madurez y la preparación del mundo real.

Herramienta recomendada Una lista de verificación de evaluación tipo lavavajillas inspirada en Helix es útil al entrenar pilas de manipulación doméstica: singulación en desorden, reorientación bimanual, tolerancias de rack a escala centimétrica y pruebas de inyección de fallos para medir políticas de recuperación. Mantener contadores de éxito, tiempos de completado y estadísticas de recuperación ayuda a trazar curvas de aprendizaje y a comparar modelos.

Reflexión estratégica para empresas Si su compañía desarrolla soluciones robóticas o integraciones con IA, ahora es momento de afinar suites de evaluación, robustecer comportamientos de recuperación y diseñar pipelines de datos que permitan a un modelo aprender múltiples tareas. Para empresas de software y consultoría que buscan integrar robots o agentes inteligentes en procesos productivos, ofrecer servicios de aplicaciones a medida y soluciones de inteligencia artificial centradas en la operación real es clave.

Eliminar y recuperar una VM con el disco del SO

Al crear una máquina virtual VM en Azure se aprovisionan recursos de cómputo, red y almacenamiento. Uno de los más importantes es el disco del sistema operativo disco del SO. El disco del SO es el disco duro virtual VHD que contiene el sistema operativo Linux o Windows, los archivos de arranque y las configuraciones y software a nivel de sistema. Piense en él como el disco duro interno de un equipo: aunque elimine la VM, el disco puede conservar todos sus datos.

Cómo funciona el disco del SO Cuando despliega una VM Azure asocia un disco del SO normalmente creado desde una imagen como Ubuntu o Windows Server. Por defecto en Windows es la letra C y en Linux suele ser /dev/sda. La VM arranca desde ese disco cada vez que se inicia. Si elimina la VM pero mantiene el disco del SO podrá recuperar la máquina más tarde adjuntando ese disco a una nueva VM o creando una nueva VM a partir del disco preservado.

Paso 1 Eliminar la VM de forma segura Si necesita eliminar una VM para ahorrar costes o reconfigurarla y es posible que quiera restaurarla después asegúrese de preservar el disco del SO. En el portal de Azure vaya al grupo de recursos o a Virtual Machines seleccione la VM y elija eliminar. En la pantalla de confirmación revise las casillas de recursos asociados y desmarque la eliminación del disco del SO para que no se borre. Alternativamente borre únicamente el recurso de la VM dentro del grupo de recursos sin seleccionar los discos adjuntos.

Paso 2 Localizar el disco del SO Tras eliminar la VM vaya al recurso disco del SO en el portal Azure y confirme que el disco sigue disponible. Si el disco aparece en la lista está a salvo y podrá recuperar la VM desde ese disco en cualquier momento. Como medida adicional considere crear un snapshot o copia de seguridad del disco para protección extra.

Paso 3 Recuperar la VM usando el disco del SO Abra el recurso del disco del SO y haga clic en Crear VM Create VM. En la pestaña de básicos introduzca un nombre para la nueva VM seleccione suscripción y grupo de recursos configure el tamaño autenticación SSH o contraseña y la red. Asegúrese de elegir como origen de la imagen el disco existente que preservó. Revise y cree la VM Azure desplegará una nueva máquina usando el disco del SO conservado.

Paso 4 Verificar la recuperación Vaya al recurso o a Virtual Machines abra la VM recién creada y conéctese por SSH en Linux o descargue el RDP en Windows. Compruebe que las aplicaciones y configuraciones del sistema están intactas y valide servicios y accesos. Si todo funciona la recuperación ha sido exitosa.

Buenas prácticas y recomendaciones Evite eliminar discos por descuido revise siempre las opciones de eliminación en el portal. Mantenga snapshots periódicos y use políticas de backup para discos críticos. Tenga en cuenta el rendimiento del disco ya que influye en la velocidad de arranque y el comportamiento de la VM. Para migraciones recuperación y despliegues en Azure disponemos de experiencia en servicios cloud y arquitecturas seguras por parte de Q2BSTUDIO por si necesita apoyo técnico o diseño.

Recuerdo la primera vez que busqué una beca durante la universidad. Tenía un CV bien presentado, buenas notas y algunos proyectos a tiempo parcial. Pero en la entrevista el entrevistador me preguntó si tenía un portafolio y me quedé paralizado. No lo tenía y fue como presentarse a una carrera sin calzado. Aprendí algo importante: hoy en día el título no siempre es lo que te hace destacar, es tu prueba de trabajo, tu portafolio digital.

Un portafolio digital importa más de lo que crees. Las empresas ya no se impresionan solo por promedios o listas de actividades. Quieren ver lo que sabes hacer. ¿A quién contratarías mejor? Un estudiante cuyo CV dice que diseñó una aplicación para un proyecto de clase o uno que envía un enlace donde puedes explorar la app, leer su rol y ver capturas de pantalla. El segundo ejemplo gana por goleada. El portafolio es tu reputacion online, tu currículum activo que habla por ti cuando no estás en la sala.

Una amiga mía, Sara, estudiaba diseño gráfico. No era la mejor de la clase ni la más extrovertida para hacer networking, pero subía sus proyectos de clase, trabajos freelance y experimentos personales a su sitio. Un reclutador encontró su trabajo en LinkedIn gracias al enlace en su perfil y le ofrecieron una práctica sin que ella se presentara a un proceso. Esa pasantía terminó convirtiéndose en empleo. Mientras tanto, muchos compañeros seguían refrescando portales de empleo sin recibir respuesta.

¿Es demasiado pronto para empezar en la universidad? Esa pregunta la escucho mucho. La respuesta es no. Tienes más para mostrar de lo que crees. El proyecto de grupo que programaste hasta las tres de la mañana cuenta. Tu hobby de fotografía en Instagram también. Trabajo de voluntariado, artículos de investigación, presentaciones, prototipos, documentación tecnica. No hace falta que todo esté pulido. El portafolio debe crecer contigo y cuanto antes empieces, más sólido será al graduarte.

Confieso que yo empecé tarde. Intenté armar mi portafolio en el ultimo semestre cuando las empresas ya estaban preseleccionando candidatos. Se notaba apresurado y me costaron oportunidades que hubiese podido conseguir si hubiera añadido piezas pequeñas desde el segundo año. Si pudiera volver atras, empezaría antes y sumaría trabajo gradual hasta tener una historia consistente.

Anunciando tw-prose tipografía puramente CSS para Tailwind CSS v4. tw-prose es una implementación solo CSS del plugin Tailwind Typography diseñada para Tailwind CSS v4 que facilita obtener estilos tipográficos elegantes y consistentes sin complejidad de plugins ni JavaScript.

Por qué elegir tw-prose: ligero sin JavaScript ni dependencias pesadas, ajustes predeterminados atractivos para encabezados párrafos listas bloques de código tablas y citas, preparado para modo oscuro con la clase prose-invert, variantes responsivas como prose-sm prose-lg prose-xl y compatibilidad total con Tailwind v4.

Instalación y uso rápido instala con npm install tw-prose. Añade las directivas @import tailwindcss y @import tw-prose en tu hoja de estilos y aplica la clase prose en los contenedores de contenido HTML para que el texto adopte la tipografía uniforme y cuidada de inmediato.

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Hoy esperaba un día tranquilo de programación pero acabé pasando horas peleando con Git y GitHub. Tras corregir ayer la gestión de secretos intenté subir mi proyecto de nuevo y surgieron varios contratiempos.

Problemas encontrados: commits antiguos seguían incluyendo mi token aunque lo hubiera eliminado localmente, y la protección de push de GitHub no me dejaba empujar hasta que el token desapareciera por completo. Para limpiar el historial tuve que usar git filter-repo para eliminar realmente el archivo de todos los commits anteriores, una operación que da miedo porque reescribe la historia. Además trabajé en una carpeta clonada llamada chef-ai-clean para evitar riesgos, lo que dejó en mi equipo chef-ai y chef-ai-clean y me hizo dudar sobre cuál era el proyecto real. También eliminé el repositorio antiguo en GitHub y creé uno nuevo, por lo que tocó volver a añadir el remoto y resolver por qué el primer push fallaba.

Qué aprendí: git filter-repo es la forma adecuada para eliminar secretos del historial y no basta con borrar la línea en un commit. Al reescribir la historia es más seguro clonar el repositorio desde cero y trabajar en una copia fresca. Cambiar nombres de carpetas está bien, yo simplemente puse la antigua a un lado y renombré chef-ai-clean nuevamente a chef-ai. El primer push necesita git push -u origin main porque la opción -u establece la rama de seguimiento y luego sólo hay que usar git push.

El resultado final fue una pequeña victoria: un repositorio limpio en GitHub, secretos ignorados de forma segura por Git y una carpeta local con el nombre correcto chef-ai.

Presentación del proyecto Sudoku de Terminal en Python desarrollado como ejercicio para practicar estructuras de datos, algoritmos y manejo robusto de entrada de usuario. Para acelerar la creación de la estructura inicial del proyecto utilicé asistentes de código, lo que ayudó con el esqueleto y algunas funciones comunes, pero el diseño y la lógica principal se implementaron pensando en claridad, pruebas y mantenibilidad.

Arquitectura orientada a objetos: en lugar de un único script monolítico, el código se organizó en dos clases principales: Board y Game. Esta separación de responsabilidades facilita la lectura y el mantenimiento. La clase Board se encarga de los datos y del estado del tablero, de generar el tablero inicial y de ofrecer funciones para mostrar y validar el tablero. La clase Game gestiona el flujo de juego, la interacción con el usuario y la orquestación de movimientos mediante llamadas a métodos de Board.

Representación del tablero: el tablero se modela con un arreglo 2D o lista de listas, donde cada lista interna representa una fila. Esta representación es intuitiva y permite iterar de forma natural por filas, columnas y subcuadrículas 3x3 para validar el juego. En la práctica se inicializa un tablero 9x9 y se generan números válidos antes de eliminar celda para crear el puzle para el jugador.

Manejo de entrada de usuario: la clase Game centraliza toda la interactividad. Se pide al usuario que introduzca coordenadas de fila y columna y se valida la entrada para evitar errores comunes antes de pasar el movimiento a Board. Una práctica útil es limpiar y dividir la entrada con métodos de cadena y capturar excepciones para tratar entradas no numéricas, lo que mejora la experiencia y la estabilidad del programa.

Validación de la solución: el núcleo del juego consiste en comprobar si el tablero está completo y es válido. Se revisan cuatro condiciones: todas las casillas llenas, filas válidas, columnas válidas y subgrillas 3x3 válidas. Una casilla sin rellenar se representa con cero, por lo que basta detectar un cero para saber si hay casillas vacías. Para detectar duplicados en una fila, columna o subgrilla se utiliza la estructura set que permite comprobar unicidad de forma eficiente comparando la longitud de la lista con la de su set equivalente.

Generación del tablero: generar un tablero de Sudoku válido es un algoritmo en sí mismo. En este proyecto la generación combina técnicas de permutación de filas y backtracking para obtener una solución completa y luego se eliminan un número determinado de celdas para formar el puzle. Ajustando la cantidad y la posición de las celdas eliminadas se pueden crear niveles de dificultad distintos.

Posibles mejoras futuras: implementar un solucionador basado en backtracking para ayudar en la generación y validar automaticamente puzles, añadir una interfaz usando curses para captura de teclas y redibujo dinámico, soportar niveles de dificultad y añadir pruebas unitarias que cubran Board, Game y utilidades. También es interesante explorar integración con servicios cloud para almacenar estadísticas de juego o autenticar usuarios.

Estructura del proyecto: src con main.py como punto de entrada, board.py con la clase Board, game.py con la clase Game y utils.py con funciones auxiliares. Carpeta tests con pruebas unitarias para cada componente, requirements.txt con dependencias y README con documentación y ejemplos de uso.

Instalación y ejecución: instalar dependencias con pip install -r requirements.txt y ejecutar el juego con python src/main.py desde la raíz del proyecto. El flujo de juego en terminal muestra el tablero, solicita coordenadas y el número a colocar, y valida el movimiento según las reglas del Sudoku.