Durante años, aprender a programar fue visto como un camino directo hacia empleos bien remunerados. Sin embargo, la rápida evolución de herramientas automatizadas y modelos de IA ha cambiado las reglas. Hoy, gran parte del código puede generarse, optimizarse o corregirse con asistencia tecnológica. Eso ha desplazado el foco hacia otras capacidades.

El mercado laboral ya no premia únicamente la ejecución técnica. Lo que gana valor es la capacidad de interpretar necesidades reales, traducirlas en soluciones viables y adaptarse a entornos colaborativos donde humanos y máquinas trabajan juntos.

Uno de los cambios más visibles está en la comunicación. Los desarrolladores ahora deben explicar decisiones técnicas a equipos no especializados, participar en discusiones de producto y justificar el impacto de su trabajo. No basta con que el código funcione; también debe responder a objetivos claros.

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A esto se suma la necesidad de comprender principios éticos en el uso de inteligencia artificial. Desde el manejo de datos hasta la toma de decisiones automatizadas, las compañías exigen profesionales capaces de identificar riesgos y actuar con criterio. La ética tecnológica dejó de ser un tema exclusivo de investigadores y pasó a formar parte del día a día en desarrollo.

El análisis de datos también se ha vuelto una habilidad transversal. Entender métricas, interpretar resultados y tomar decisiones basadas en evidencia permite que los desarrolladores participen activamente en la evolución de productos digitales. No se trata de ser científico de datos, sino de integrar ese pensamiento analítico en el trabajo cotidiano.

Más allá del código: el perfil híbrido que buscan las empresas

Otro factor determinante es la colaboración con sistemas inteligentes. Lejos de reemplazar a los programadores, la inteligencia artificial redefine su rol. Saber cómo interactuar con estas herramientas, validar sus resultados y aprovechar su potencial se convierte en una ventaja competitiva.

Este nuevo perfil combina habilidades técnicas con capacidades humanas. Adaptabilidad, pensamiento crítico y trabajo en equipo aparecen como requisitos constantes en ofertas laborales. Las empresas priorizan profesionales que puedan aprender rápido y moverse entre distintas áreas del desarrollo tecnológico.

La formación también comienza a reflejar estos cambios. Modelos educativos más flexibles integran desde etapas tempranas habilidades blandas junto con conocimientos técnicos. La lógica es clara: el talento que entiende tanto la tecnología como su impacto tiene mayores oportunidades de crecimiento.

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Iniciativas como Holberton Coderise apuntan precisamente a esa integración. Su enfoque no solo se centra en enseñar programación, sino en desarrollar competencias que responden a las necesidades actuales del mercado global.

El avance de la automatización no elimina la necesidad de desarrolladores, pero sí redefine lo que significa ser uno. Quienes se limiten a escribir código podrían enfrentar mayores dificultades para mantenerse competitivos.

La industria tecnológica sigue creciendo, pero también se vuelve más exigente. Adaptarse a este cambio no es opcional, sino parte del proceso para seguir siendo relevante en un entorno que evoluciona con rapidez.

Si quieres convertir curiosidad en habilidad real, Holberton Coderise es una ruta práctica para empezar.

Imagen: ARCHIVO ENTER.CO

En la Unión Europea el cambio llega tras meses de tensiones entre Apple y la Comisión Europea. La autoridad comunitaria multó a la compañía por 500 millones de euros por incumplir la Ley de Mercados Digitales (DMA), una normativa creada para limitar el poder de las grandes plataformas tecnológicas y fomentar la competencia.

Como resultado, Apple aceptó permitir que los desarrolladores europeos ofrezcan apps de iOS mediante tiendas distintas a la suya, además de abrir la puerta a sistemas de pago alternativos. Aunque la empresa ha criticado lo que considera cambios constantes en los criterios regulatorios, Bruselas ha dejado claro que la DMA no será moneda de cambio en negociaciones comerciales con Estados Unidos.

Brasil marca un precedente fuera de la UE

Mientras Europa avanza por la vía legislativa, Apple también cerró un frente clave en América Latina. En Brasil la compañía alcanzó un acuerdo con el organismo antimonopolio CADE, comprometiéndose a habilitar tiendas de aplicaciones alternativas, pagos de terceros y enlaces externos dentro de las apps de iOS.

El acuerdo, que deberá implementarse en un plazo máximo de 105 días, pone a Brasil en el mapa global de la regulación digital. A diferencia de otros países, el caso brasileño se centró no solo en los pagos sino en la distribución de bienes digitales, un aspecto crítico para la economía de aplicaciones locales.

Según explicó Artur Assanskiy, director de producto de la plataforma alternativa Onside, los cambios no llegarán de inmediato a los usuarios finales. Lo más probable es que Apple introduzca las modificaciones técnicas con una actualización de iOS prevista para abril de 2026.

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Antes de eso se espera que las primeras funciones aparezcan en versiones beta para desarrolladores, un periodo clave para que las nuevas tiendas finalicen sus integraciones. Entre las novedades previstas están la descarga de tiendas alternativas desde la web, nuevas APIs para pagos externos y menos restricciones para enlazar a sitios web fuera de la App Store.

Uno de los argumentos recurrentes de Apple ha sido la seguridad del ecosistema iOS. Sin embargo, Assanskiy sostiene que el riesgo para los usuarios será limitado. En línea con lo ocurrido en la UE y Japón, Apple mantendría un proceso de revisión básica, conocido como notarización, para escanear apps en busca de malware, incluso cuando se distribuyan fuera de la App Store.

“El verdadero problema no es la seguridad sino la falta de competencia”, apunta el ejecutivo al señalar que los modelos cerrados tienden a elevar costos y frenar la innovación.

Cómo afectan las tiendas alternativas iOS a desarrolladores y usuarios

El cambio es especialmente relevante para mercados como Brasil. Hoy la App Store cobra comisiones estándar de entre 25% y 30% por transacción. Las tiendas alternativas, en contraste, manejan esquemas cercanos al 8% o 10%, lo que puede marcar la diferencia entre un negocio viable y uno inviable.

“Para muchos desarrolladores latinoamericanos esto no es una ventaja marginal: es la diferencia entre lanzar una app o abandonarla antes de empezar”, dice Assanskiy.

Además, estas plataformas facilitan la integración de métodos de pago locales, como Pix, y permiten categorías históricamente restringidas por Apple, incluyendo apuestas, criptomonedas o ciertos tipos de contenido digital. Para muchas startups esto reduce el punto de equilibrio y abre la puerta a suscripciones más baratas, ajustadas al poder adquisitivo regional.

Un ecosistema más abierto

Más allá de las comisiones, la apertura de iOS redefine la relación entre plataformas y desarrolladores. El nuevo escenario promete mayor diversidad de aplicaciones, más competencia y modelos de negocio adaptados a realidades locales. Para Apple es un desafío a su modelo tradicional; para los desarrolladores, una oportunidad largamente esperada.

En mercados emergentes, donde los márgenes son estrechos y la escala es clave, el fin de la exclusividad de la App Store podría ser el inicio de una nueva etapa para la economía digital móvil.

Imagen: Stephanie Berbec / Unsplash

Según Anthropic, Haiku 4.5 ofrece un rendimiento similar al de Claude Sonnet 4, que hasta hace pocos meses era su modelo de punta, pero con una ventaja decisiva: cuesta un tercio y procesa información más de dos veces más rápido. Esta diferencia convierte a Haiku 4.5 en una herramienta ideal para entornos donde la rapidez es clave, como la asistencia en programación, la depuración de código o la creación de prototipos en tiempo real.

¿Cómo funciona y por qué es diferente?

Claude Haiku 4.5 fue diseñado para integrarse directamente con Claude Code, el entorno de desarrollo impulsado por IA de Anthropic. En este espacio, la herramienta actúa como un “compañero de código” capaz de entender proyectos complejos, colaborar con múltiples agentes de IA y ofrecer soluciones en paralelo a diferentes tareas de programación.

Esto significa que un desarrollador puede usar Claude Sonnet 4.5 —el modelo más potente de la empresa— para planificar un proyecto de software en varios pasos, y luego asignar a Haiku 4.5 la ejecución simultánea de cada parte del código. La combinación entre ambos modelos permite automatizar procesos que antes requerían horas de trabajo humano, con una eficiencia difícil de igualar por otras plataformas.

Además, su disponibilidad en la API de Claude, Amazon Bedrock y Google Cloud Vertex AI amplía su alcance y facilita la adopción entre empresas que ya usan infraestructuras en la nube. Para los programadores individuales, Haiku 4.5 también está disponible dentro de las aplicaciones de Anthropic, con un esquema de precios más accesible: un dólar por millón de tokens de entrada y cinco por millón de salida.

Un modelo más seguro y eficiente

Uno de los aspectos más destacados de esta versión es su nivel de seguridad y alineación, considerado el más alto dentro del portafolio de Anthropic. Las pruebas internas mostraron que Haiku 4.5 presenta tasas bajas de comportamiento no deseado, superando incluso a Sonnet 4.5 y a Opus 4.1 en ese aspecto.

Por esa razón, el modelo fue certificado bajo el estándar AI Safety Level 2 (ASL-2), lo que implica que tiene riesgos limitados en temas sensibles como la generación de información peligrosa o el mal uso en entornos de alto impacto. Esto lo convierte en una opción atractiva no solo para desarrolladores individuales, sino también para empresas que requieren un equilibrio entre potencia técnica, velocidad y seguridad operativa.

Con Haiku 4.5, Anthropic se posiciona de lleno en el terreno de la IA aplicada al desarrollo de software profesional, un campo donde modelos como ChatGPT o GitHub Copilot habían tomado la delantera. Su mayor velocidad y bajo costo permitirán que más desarrolladores experimenten con inteligencia artificial sin depender de grandes presupuestos, favoreciendo el trabajo colaborativo y la creación de soluciones a medida.

En la práctica, esto significa que tareas como generar código, detectar errores, optimizar algoritmos o crear prototipos interactivos podrán realizarse con menor latencia y mayor estabilidad. Para muchos, Claude Haiku 4.5 podría convertirse en el nuevo estándar de referencia para la programación asistida por IA: una herramienta ligera, segura y sorprendentemente poderosa, diseñada para hacer que la inteligencia artificial trabaje al ritmo de los humanos.

Las aplicaciones se integran de forma natural en el chat. Puedes activarlas por su nombre o dejar que ChatGPT las sugiera cuando detecte que pueden ayudarte con lo que estás haciendo. Están diseñadas para responder al lenguaje natural e incluyen interfaces interactivas que se usan directamente dentro de la conversación, sin necesidad de salir del chat.

Imagina estar hablando con ChatGPT sobre música y decir: “Spotify, crea una lista de reproducción para mi fiesta este viernes”. La aplicación de Spotify aparecerá directamente en el chat y comenzará a trabajar con esa información.

La primera vez que uses una app, se te pedirá autorizar su acceso para que tengas claridad sobre qué datos se comparten.

Para usuarios: más contexto, mejores resultados

Al comprender el contexto de la conversación, las aplicaciones pueden adaptarse a lo que necesitas y ayudarte a cumplir distintos objetivos. Ya sea para generar contenido, aprender algo nuevo o completar una tarea puntual, funcionan como asistentes dentro del chat, sin necesidad de salir de la conversación.

Un ejemplo: si estás hablando sobre mudarte de casa, ChatGPT podría sugerirte la app de Zillow para explorar propiedades en un mapa interactivo. O, si estás creando una presentación, podrías comenzar con un esquema y pedir a Canva que lo transforme en diapositivas.

Para desarrolladores: un nuevo canal para llegar a millones

El kit de desarrollo de software (SDK) de aplicaciones permite a los desarrolladores crear experiencias conversacionales interactivas que pueden alcanzar a más de 800 millones de usuarios. Ya está disponible en vista previa como un estándar abierto, construido sobre el Modelo de Protocolo de Contexto (MCP).

A partir de ahora, quienes crean aplicaciones pueden explorar la documentación, revisar ejemplos y probar sus apps en el modo desarrollador de ChatGPT. En los próximos meses se habilitará el proceso para enviar aplicaciones a revisión y publicarlas en la plataforma. También se compartirán los lineamientos sobre cómo será posible monetizarlas.

Acceso y disponibilidad

Las aplicaciones ya están disponibles para todas las personas usuarias registradas de ChatGPT —excepto en el Espacio Económico Europeo, Suiza y el Reino Unido— en los planes Free, Go, Plus y Pro.

Como parte del lanzamiento inicial, algunas compañías aliadas ya comenzaron a ofrecer sus propias aplicaciones. Entre ellas se encuentran Booking, Canva, Coursera, Figma, Expedia, Spotify y Zillow.

Por ahora, estas experiencias están disponibles en inglés y en los mercados donde cada servicio ya tiene presencia. La expansión a nuevas regiones, incluida la Unión Europea, está prevista para más adelante.

Con esta integración, ChatGPT deja de ser solo una herramienta para responder preguntas o generar texto y evoluciona hacia una plataforma donde las aplicaciones interactivas acompañan al usuario dentro del flujo de conversación. A medida que más personas desarrolladoras adopten el SDK, las posibilidades seguirán creciendo y las apps aparecerán justo cuando más se necesiten.

Una nueva etapa comienza, en la que conversar y hacer se fusionan en un mismo lugar. Y apenas es el comienzo.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

La programación dejó de ser un territorio exclusivo de los ingenieros de sistemas. Hoy se ha convertido en una herramienta transversal que redefine la forma en que se conciben, desarrollan y ejecutan proyectos en distintas ramas de la ingeniería. Desde la construcción de un edificio hasta el diseño de un dispositivo médico, el código impulsa procesos más rápidos, precisos y eficientes.

Ingeniería de Sistemas es el campo más directamente ligado al desarrollo de software. Sus profesionales no solo programan, también diseñan arquitecturas de datos, crean aplicaciones y lideran proyectos de transformación digital. Es el eje donde confluyen los lenguajes de programación, los algoritmos y la ciberseguridad, lo que la convierte en la base tecnológica de todas las demás disciplinas.

La Ingeniería Electrónica encontró en la programación un aliado para controlar y automatizar dispositivos. Los microcontroladores, la robótica y el internet de las cosas dependen de la capacidad de programar sistemas embebidos que integran hardware y software. Esto permite que un circuito ya no solo cumpla una función eléctrica, sino que también pueda adaptarse y aprender del entorno.

La Mecatrónica es quizás la disciplina que más combina la lógica del software con la precisión de la mecánica y la electrónica. Sus avances en automatización industrial, drones y vehículos autónomos serían imposibles sin el desarrollo de algoritmos complejos que coordinan motores, sensores y sistemas de visión artificial. Aquí, programar significa darle vida al movimiento.

En la Ingeniería Industrial, el código se usa para optimizar procesos productivos, diseñar simulaciones y analizar grandes volúmenes de datos. Plataformas de machine learning permiten predecir la demanda, reducir desperdicios y ajustar cadenas de suministro en tiempo real. El ingeniero industrial moderno no se limita a diagramar flujos: construye soluciones digitales que aumentan la competitividad.

La Ingeniería Civil, aunque tradicionalmente ligada al cálculo estructural y la obra física, hoy se apoya en software de simulación y modelado avanzado. Programas como BIM, sumados a lenguajes de scripting, permiten simular el comportamiento de materiales, optimizar diseños y proyectar la resistencia de infraestructuras antes de poner un solo ladrillo. La programación, en este caso, es clave para prevenir errores costosos y aumentar la seguridad de los proyectos.

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Más allá de la carrera elegida, el panorama de la programación se ha convertido en una habilidad fundamental para los ingenieros del siglo XXI. No se trata de sustituir la base teórica de cada disciplina, sino de potenciarla con herramientas digitales que permiten resolver problemas complejos de manera más ágil. El ingeniero que no se familiariza con el código corre el riesgo de quedarse rezagado en un mercado laboral donde la tecnología avanza a un ritmo imparable.

Es por eso, que instituciones como Holberton ofrecen programas diseñados precisamente para desarrollar esas competencias. Su metodología, basada en cohortes, combina proyectos reales con un aprendizaje colaborativo que refleja los retos de la industria.

Desde fundamentos gratuitos de programación hasta especializaciones en inteligencia artificial, ciberseguridad o machine learning, sus propuestas están pensadas para formar ingenieros listos para aplicar el código a cualquier campo de la tecnología.

Lo más valioso es que no se aprende solo a programar, sino a aprender continuamente, adaptarse y trabajar en equipo, cualidades que hoy demandan compañías como Google, Tesla o LinkedIn, donde ya destacan egresados de Holberton. Con un enfoque práctico y global, sus estudiantes se preparan para dar el siguiente paso en su carrera, cualquiera que sea su rama de la ingeniería. Porque al final, lo que marca la diferencia no es el título que aparece en el diploma, sino la capacidad de usar la programación como lenguaje universal de la innovación.

Imagen: Archivo ENTER.CO

La propuesta llega como una herramienta para que las instituciones educativas oficiales cuenten con ambientes innovadores donde la programación no se enseñe como un tema aislado, sino como parte de experiencias prácticas, proyectos colaborativos y tutorías. La meta es promover la creatividad y la capacidad de resolver problemas, competencias claves para las nuevas generaciones frente a los desafíos de la Cuarta Revolución Industrial.

Los Centros de Interés en Programación comenzaron a implementarse en regiones urbanas y rurales, con acompañamiento de especialistas en apropiación digital y tutores del programa PTAFI 3.0. De esta forma, el ministerio busca que niños, niñas y jóvenes se aproximen a áreas STEM en condiciones de equidad, rompiendo barreras de acceso que históricamente han limitado a varias comunidades.

¿Quiénes participan y qué aprenderán?

La estrategia está diseñada para beneficiar a dos públicos principales: estudiantes y docentes. Para los primeros, los centros ofrecen actividades dinámicas que permiten aprender a programar desde la lógica, desarrollar proyectos en equipo y aplicar la tecnología como herramienta de solución. Para los segundos, se plantean procesos de formación que fortalezcan sus capacidades digitales y les permitan integrar la programación a la enseñanza cotidiana.

La Fundación Santillana aporta la experiencia pedagógica que garantiza que los aprendizajes tengan continuidad en el tiempo. Según el Ministerio TIC, los Centros de Interés no serán iniciativas pasajeras, sino espacios permanentes dentro de las instituciones educativas, capaces de transformar la manera en que se vive la tecnología en el aula.

El lanzamiento oficial se llevará a cabo este 25 de septiembre en la Institución Educativa Rural Antonio Nariño, en Cajicá (Cundinamarca). Allí se presentarán las primeras experiencias de estudiantes y maestros que ya empezaron a participar en las actividades, marcando el inicio de una estrategia que busca expandirse y consolidarse en todo el país.

Un proyecto con alcance nacional

Los departamentos beneficiados en esta primera fase son Antioquia, Bolívar, Boyacá, La Guajira, Caldas, Cauca, Cesar, Chocó, Tolima, Córdoba, Cundinamarca, Huila, Magdalena, Meta, Nariño, Putumayo, Risaralda y Santander. Con esta cobertura se pretende impactar tanto a grandes ciudades como a territorios rurales, donde la brecha digital es más amplia.

El rol de los docentes será fundamental en el éxito de la iniciativa. Al fortalecer su formación en competencias digitales, se busca que ellos mismos se conviertan en multiplicadores del conocimiento dentro de sus comunidades escolares. Con este enfoque, el proyecto no solo apunta a mejorar la calidad educativa, sino también a generar oportunidades de inclusión e innovación en contextos locales.

De acuerdo con el Ministerio TIC, los Centros de Interés en Programación forman parte de la política de transformación digital impulsada por el gobierno nacional. La visión es que la tecnología se convierta en un motor de desarrollo y no en un factor de exclusión. Para ello, la apuesta es brindar a los jóvenes las herramientas necesarias para enfrentar un mundo en constante cambio.

El reto será garantizar que estos espacios se sostengan en el tiempo y logren adaptarse a las particularidades de cada región. Mientras tanto, el inicio en 190 instituciones oficiales marca un paso importante hacia una educación más conectada, innovadora y equitativa.

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De los encuestados, 16.385 desarrolladores dijeron haber aprendido a usar herramientas de IA porque eran necesarias para su empleo o crecimiento profesional, mientras que 14.007 lo hicieron por interés personal o hobbies. En contraste, menos de 5 mil afirmaron no haber invertido tiempo en aprender IA en el último año. Esto refleja que el aprendizaje de estas herramientas se ha convertido en un estándar del oficio, no una opción secundaria.

Sin embargo, la adopción no se traduce automáticamente en confianza. La encuesta muestra que casi 19 mil desarrolladores se ubican en una zona de escepticismo: 9.859 dicen que confían solo parcialmente en los resultados de la IA, y 8.676 muestran una ligera desconfianza. Apenas un grupo reducido, poco más de mil, asegura confiar plenamente en la precisión de estas herramientas.

Esta percepción se relaciona con los problemas que los programadores enfrentan al trabajar con código generado por IA: depuración más lenta, dificultad para entender cómo funciona el resultado y, en algunos casos, pérdida de seguridad en su propia capacidad de resolver problemas.

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El desempeño de la IA en tareas complejas también genera opiniones divididas. Para 8.374 desarrolladores, los modelos funcionan “bien, pero no de forma excelente”, mientras que más de 13 mil consideran que su rendimiento es deficiente o muy pobre. Solo 1.453 creen que la IA maneja muy bien los desafíos más difíciles. La conclusión es clara: la IA aligera el trabajo en rutinas repetitivas, pero aún no reemplaza la intuición y el razonamiento humano en problemas de alta dificultad.

El uso de agentes de IA, programas autónomos capaces de ejecutar tareas con poca intervención humana, todavía es limitado. Más de 12 mil desarrolladores aseguran no usarlos ni tener planes de hacerlo, y unos 5.500 dicen que planean adoptarlos pronto. Apenas 4.506 los utilizan a diario, y un grupo similar los emplea de manera semanal o mensual. La resistencia parece estar ligada a dos factores: la complejidad de integrar agentes en los flujos de trabajo existentes y la preocupación por la seguridad de los datos.

Aun con estas limitaciones, la mayoría reconoce que la IA ya está cambiando la forma en que trabajan. Unos 11.156 desarrolladores afirman que su trabajo ha cambiado “en cierta medida” gracias a estas herramientas, y 5.171 dicen que lo ha hecho en gran medida. Solo 13 mil consideran que el impacto ha sido mínimo. Es decir, incluso quienes no usan la IA de forma intensiva reconocen que el entorno de desarrollo se ha transformado por su influencia.

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La encuesta deja un mensaje claro: la IA es una aliada cada vez más presente, pero no infalible. Los desarrolladores valoran su capacidad para acelerar tareas repetitivas y para generar borradores de código, pero siguen recurriendo a sus propias habilidades cuando se trata de depuración, arquitectura de sistemas o resolución de problemas inéditos. El equilibrio entre automatización y criterio humano parece ser la clave de este momento histórico en la industria tecnológica.

En palabras simples, la IA ya está dentro de los escritorios de los programadores, pero todavía no ha conquistado su confianza total. El próximo desafío será resolver las dudas sobre precisión, seguridad y control, al tiempo que se aprovechan sus ventajas para trabajar más rápido y con menos esfuerzo en lo rutinario. El 2025 marca un punto de inflexión: los desarrolladores no se preguntan si deben usar IA, sino hasta dónde pueden confiar en ella.

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El estereotipo dice que los programadores trabajan solo en empresas de software, en gigantes tecnológicos o en startups de Silicon Valley. Sin embargo, la realidad ha cambiado. Hoy, los desarrolladores son buscados en sectores inesperados, donde el código se cruza con la salud, la comida, las finanzas o el transporte de mercancías. Tres industrias están reclamando programadores con urgencia y, aunque no son las más evidentes, son las que marcan el pulso de la transformación económica en América Latina.

Lo interesante es que no se trata de una moda pasajera, sino de un fenómeno estructural: empresas que jamás habían necesitado ingenieros de software ahora los tienen en el centro de sus operaciones. El código se volvió un activo tan esencial como la tierra, el capital o la infraestructura, y quienes sepan escribirlo están encontrando caminos profesionales en escenarios que antes ni siquiera consideraban.

1. Salud digital: cuando el código salva vidas

El auge de la telemedicina y la inteligencia artificial aplicada al diagnóstico médico ha convertido a la salud digital en un campo en plena expansión. Hospitales, clínicas y startups están desarrollando sistemas para gestionar historias clínicas electrónicas, monitoreo remoto de pacientes y algoritmos que predicen riesgos de enfermedades.

El reto no es menor: proteger la privacidad de los datos y garantizar plataformas seguras que funcionen en tiempo real. Por eso, los programadores especializados en ciberseguridad, machine learning y desarrollo de apps móviles son cada vez más solicitados. La pandemia aceleró esta tendencia, pero en 2025 la ola no se detuvo; al contrario, crece en toda la región, desde México hasta Colombia.

2. Agro inteligente: la revolución en el campo

Quien imagine el agro como una industria desconectada de la tecnología se está quedando en el pasado. Hoy, los cultivos están llenos de sensores, drones y plataformas que optimizan la producción. Desde apps que calculan la humedad del suelo hasta sistemas de trazabilidad que garantizan que un café colombiano cumpla con los estándares de exportación, la programación se volvió clave para el campo.

Los programadores que se especializan en ciencia de datos y en Internet de las Cosas (IoT) están encontrando en la agricultura una oportunidad inesperada. Las soluciones de software permiten a pequeños y grandes productores reducir costos, anticipar plagas y vender directamente al consumidor. Así, un código bien escrito puede ser la diferencia entre una cosecha exitosa y una pérdida millonaria.

3. Logística y fintech: mover dinero y mercancías con software

El comercio electrónico disparó la demanda en dos frentes: logística y fintech. Empresas de transporte, bodegas inteligentes y startups de pagos digitales necesitan desarrolladores que creen sistemas estables y escalables. No se trata solo de mover cajas, sino de garantizar entregas seguras, trazabilidad en tiempo real y experiencias de pago inmediatas para el usuario.

En el caso de las fintech latinoamericanas, el boom es aún más evidente. La región vive una explosión de soluciones de banca digital, billeteras electrónicas y préstamos en línea. La competencia es feroz y la confianza del usuario depende de la solidez del software. Un error en el código puede costar millones, mientras que una innovación bien implementada abre el acceso financiero a miles de personas.

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Ahora bien, ante esta realidad, el desafío es evidente; ¿de dónde saldrán los programadores que requiere el mercado? La academia tradicional no está cubriendo la demanda y las empresas se disputan talento en formación. Allí entra en escena programas como el Holberton, una academia de entrenamiento intensivo en software que funciona en Colombia con sedes físicas y programas 100% online.

A diferencia de una universidad convencional, Holberton apuesta por un modelo práctico basado en proyectos reales, trabajo colaborativo y aprendizaje entre pares. Su metodología, inspirada en Silicon Valley, busca preparar programadores listos para integrarse a industrias tan diversas como la salud digital, el agro o las fintech. La oferta incluye programas inmersivos en desarrollo de software, cursos avanzados en machine learning, blockchain, AR/VR y desarrollo web, con modalidades part-time o full-time según la necesidad del estudiante.

El acceso es flexible y cuenta con opciones de becas, además de costos que varían según el programa y la dedicación. Más allá de la formación, la academia ha construido una comunidad de “Holbies” que comparten experiencias y se insertan con rapidez en empresas locales e internacionales. No en vano, el 91% de sus egresados está empleado hoy en la industria tecnológica, con salarios que oscilan entre los 1.000 y los 5.500 dólares mensuales.

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La propuesta surge después de la buena acogida que tuvo Gemini CLI, una utilidad de código abierto pensada para ejecutarse en la terminal. Ahora, la compañía da un paso hacia la colaboración directa en GitHub, llevando esa capacidad de asistencia al lugar donde los equipos trabajan y comparten código.

A diferencia de un asistente que responde solo cuando se le pregunta, esta versión puede actuar de forma autónoma. Se activa al detectar eventos como la creación de una nueva incidencia o el envío de una solicitud de extracción, analiza el contexto del proyecto y ejecuta las acciones necesarias en segundo plano. Es capaz de clasificar errores, etiquetarlos según prioridad, revisar cambios de código o proponer mejoras.

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En su lanzamiento, Gemini CLI GitHub Actions incluye tres flujos de trabajo listos para usar. El primero es un sistema de clasificación automática de incidencias, que organiza y etiqueta cada reporte nuevo, ayudando a que el equipo se concentre en lo más importante.

El segundo permite revisar solicitudes de extracción y dar retroalimentación sobre calidad, estilo y coherencia, reduciendo el tiempo que los revisores dedican a tareas rutinarias. El tercero es un modo de colaboración bajo demanda: con solo mencionar @gemini-cli en un comentario, el agente puede escribir pruebas, implementar cambios sugeridos o proponer soluciones a un problema bien definido.

¿Cómo usarla?

Su configuración es sencilla; basta con instalar la versión más reciente de Gemini CLI y ejecutar un comando de preparación para vincularlo a GitHub. Desde ese momento, cualquier incidencia o solicitud de extracción puede gestionarse con ayuda del agente. Además, los flujos incluidos son de código abierto, por lo que los equipos pueden adaptarlos o crear los suyos propios según las necesidades de cada proyecto.

Google ha diseñado esta integración con un enfoque claro en la seguridad. Utiliza Workload Identity Federation para evitar el uso de credenciales largas y reducir el riesgo de filtraciones. También ofrece la posibilidad de limitar qué comandos puede ejecutar la IA y asignarle identidades personalizadas con permisos mínimos. La transparencia es otro pilar: gracias a su compatibilidad con OpenTelemetry, se puede hacer un seguimiento en tiempo real de cada acción y exportar registros a plataformas de monitoreo como Google Cloud Monitoring.

Por el momento, la beta de Gemini CLI GitHub Actions está disponible de forma gratuita para usuarios de Google AI Studio, Vertex AI y los planes estándar y empresariales de Gemini Code Assist. En los próximos meses, Google planea extender el acceso sin costo a usuarios individuales.

Imagen: Captura de Pantalla

Cada vez más personas aprenden a programar sin intención de dedicarse profesionalmente al desarrollo de software. Lo hacen para adquirir una nueva forma de pensar, mejorar sus habilidades laborales o simplemente entender mejor el mundo digital que los rodea.

Programar no es solo escribir código; es resolver problemas, automatizar procesos, estructurar datos y tomar decisiones basadas en lógica. Estas habilidades son valiosas en áreas como mercadeo, diseño, educación, salud o gestión de proyectos.

Muchos roles actuales exigen algún nivel de interacción con herramientas tecnológicas. Saber cómo funcionan por dentro permite comunicarse mejor con los equipos técnicos, diseñar soluciones más eficientes y evitar depender completamente de otros para tareas clave.

Aprender a programar sin ser programador

Holberton Coderise es una academia de formación en software que ofrece una alternativa a la educación tradicional. No entrega títulos ni exige experiencia previa, pero sí proporciona una formación intensiva, práctica y centrada en la solución de problemas reales desde el primer día.

Su metodología se basa en el “peer learning”: no hay profesores como en un aula convencional. Los estudiantes trabajan en proyectos colaborativos, con acompañamiento de mentores y una plataforma diseñada para aprender a pensar como desarrollador, sin memorizar conceptos.

Los contenidos están organizados por módulos de nueve meses. El primero cubre fundamentos de programación en C, Shell, Python, Git y desarrollo web. A partir de allí, el estudiante puede especializarse en áreas como inteligencia artificial, machine learning, blockchain, desarrollo móvil, AR/VR o desarrollo full stack.

Los programas están diseñados para adaptarse a distintos perfiles: personas que trabajan pueden optar por la modalidad part-time, mientras que quienes buscan una reconversión laboral más rápida pueden cursar tiempo completo. Todo el aprendizaje es 100% online, con sesiones en vivo y en español.

¿Por qué es una herramienta que abre oportunidades?

Quienes han pasado por este tipo de formación provienen de carreras tan diversas como educación, biología, comunicación, derecho o administración. La mayoría no buscaba convertirse en desarrollador, sino ampliar su perfil y mejorar su empleabilidad en la era digital.

Al aprender a programar, lograron automatizar tareas repetitivas, construir sus propias plataformas, acceder a mejores salarios o simplemente entender mejor las dinámicas tecnológicas que afectan su trabajo. En muchos casos, fue una decisión estratégica más que vocacional.

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La demanda por habilidades digitales sigue creciendo. Según datos de la OCDE, América Latina necesitará millones de personas con competencias tecnológicas en la próxima década, y no todas deberán ser ingenieros. También se necesitan líderes, creadores, analistas y pensadores que comprendan la lógica del software.

Aprender a programar es, en este contexto, una nueva forma de alfabetización. Así como leer y escribir permite participar en la sociedad, programar permite participar en el entorno digital. No se trata de un fin en sí mismo, sino de una herramienta para entender, crear y decidir con autonomía.

En tiempos de cambio acelerado, adquirir este tipo de habilidades puede marcar una diferencia importante. Incluso si nunca escribes una línea de código en tu trabajo, haber aprendido a programar puede ayudarte a tomar mejores decisiones, colaborar de manera más efectiva y adaptarte con más facilidad a los retos del futuro.

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Esta edición trajo una novedad única. Fue un duelo directo entre una IA y un participante humano seleccionado especialmente para este experimento. Ambos enfrentaron exactamente el mismo problema, con las mismas reglas y bajo una estricta limitación de tiempo. Sin accesos externos, sin herramientas adicionales, sin segundas oportunidades.

Un reto que exige más que cálculo

El problema propuesto tenía un enfoque heurístico. Consistía en mover una flota de robots dentro de una cuadrícula de 30×30 casillas, desde un punto inicial hasta una meta, minimizando la cantidad de movimientos y reorganizando el entorno mediante la colocación estratégica de muros. La solución requería no solo eficiencia computacional, sino también una fuerte dosis de creatividad y planificación.

El torneo duró 10 horas continuas. Durante ese tiempo, tanto el modelo de OpenAI como el participante humano tuvieron que iterar sobre sus soluciones sin acceso a internet ni documentación técnica. Cada mejora debía ser diseñada, probada y refinada bajo presión. Fue un entorno diseñado para medir algo más que rendimiento técnico: también intuición y adaptabilidad.

IA sólida desde el inicio

Durante las primeras horas, la IA de OpenAI mostró una ejecución impecable. Su capacidad para generar soluciones estables y ajustarlas con precisión la mantuvo en los primeros puestos desde el comienzo. Su enfoque fue progresivo: iteraciones constantes sobre un esquema base, con ajustes finos para maximizar cada mejora.

Mientras tanto, el participante humano —un experimentado programador con antecedentes en competiciones internacionales— probaba caminos menos predecibles. Sus avances eran más irregulares, con periodos de prueba, error y reinvención. A simple vista, la IA parecía tener el control del tablero.

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Una estrategia humana inesperada

A medida que pasaban las horas, la diferencia entre ambos enfoques se volvió más evidente. Mientras la IA seguía perfeccionando su modelo con precisión matemática, el humano comenzó a experimentar con configuraciones poco ortodoxas: reagrupamientos dinámicos, distribución no lineal de muros, y rutas optimizadas manualmente.

Estos cambios no solo eran originales, sino que comenzaron a impactar los resultados. En la séptima hora, los puntajes empezaron a estrecharse. Lo que parecía una ventaja cómoda por parte de la IA, se convirtió en un duelo cerrado. La comunidad que seguía el evento en tiempo real notó la tensión en la clasificación.

El resultado final sorprendió a muchos

En la recta final, cada pequeño cambio podía inclinar la balanza. La IA siguió con su patrón de mejoras graduales, mientras que el humano apostó por soluciones más agresivas, algunas de alto riesgo. En los últimos minutos, la diferencia entre uno y otro era mínima, y cualquier detalle podía definir el desenlace.

Cuando se publicó el resultado oficial, hubo sorpresa general. El programador humano —quien había trabajado años atrás en OpenAI— logró superar no solo al modelo de IA, sino también a los otros once participantes humanos del torneo. La reacción fue inmediata: Sam Altman, CEO de OpenAI, lo felicitó públicamente.

El propio ganador publicó en redes sociales un mensaje breve: “La humanidad ha ganado (¡por ahora!). Estoy exhausto. Dormí 10 horas en tres días, pero ha valido la pena”.

¿Qué nos deja este experimento?

La competencia demostró que la IA tiene una capacidad formidable para resolver problemas estructurados. Pero también evidenció sus limitaciones cuando se trata de creatividad, intuición o exploración de caminos no lineales.
En ese terreno, la experiencia y la flexibilidad humana aún marcan una diferencia.

Este torneo no fue una derrota para la inteligencia artificial, ni una victoria definitiva para el ser humano. Fue una muestra concreta de que ambos enfoques pueden coexistir y complementarse. Y, por ahora, en desafíos donde no todo se puede predecir, el ingenio humano todavía tiene un lugar privilegiado.

Imagen: Generada con IA/ ChatGPT

La compañía anunció una alianza con Netflix, Lionsgate, Sega y la editorial japonesa Kodansha, el acuerdo le da vida a una nueva plataforma dentro de Roblox: License Manager, una herramienta que formaliza y agiliza el acceso a licencias para desarrollar contenido con marcas reconocidas. En lugar de procesos legales largos y costosos, ahora los derechos se podrán gestionar en días o incluso horas.

El movimiento pone sobre la mesa algo más profundo que una simple colaboración, pues Roblox está convirtiéndose en un puente entre el entretenimiento tradicional y la economía digital basada en usuarios. Con esta nueva función, abre la puerta para que miles de desarrolladores puedan incorporar contenido premium a sus mundos virtuales sin necesidad de tener una gran productora detrás.

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Lo interesante es que esta vez no se trata de una campaña puntual ni de una experiencia efímera. A diferencia de colaboraciones anteriores, como las que tuvo con Warner Bros, Roblox está apostando por un modelo sostenido, donde la relación entre estudios, desarrolladores y usuarios se vuelve parte del día a día en la plataforma.

¿Qué cambia para los jugadores? Mucho, ya que, las experiencias dentro de Roblox se llenarán de elementos que ya conocen por fuera de los videojuegos, por ejemplo, tramas, personajes, lugares e íconos culturales que vienen del cine y la televisión. Eso eleva el estándar de lo que se puede crear y también lo que se espera de un juego en Roblox.

Desde el lado de los estudios, la alianza representa una forma inteligente de mantenerse relevantes en las nuevas generaciones. En lugar de forzar a los usuarios a ir a sus plataformas, llevan sus franquicias al lugar donde la audiencia ya está pasando el tiempo. Netflix, por ejemplo, no solo protege su propiedad intelectual, sino que le da una segunda vida en un entorno interactivo.

El dato que resume la jugada lo dio Manuel Bronstein, director de producto de Roblox: la meta es que el 10 % de los ingresos del contenido de videojuegos fluya a través de su ecosistema. Para lograrlo, necesitan ampliar las herramientas, el acceso a contenido de calidad y la posibilidad de colaboración directa entre marcas y usuarios.

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Por ahora, License Manager está en fase inicial, pero Roblox planea abrirlo a más estudios y explorar nuevas formas de licenciamiento. Lo que empieza con series populares y estudios reconocidos podría terminar incluyendo marcas, influencers e incluso creaciones originales licenciadas entre usuarios.

La pregunta que queda es cómo se manejará esta apertura: ¿qué filtros habrá? ¿Quién decide qué se puede usar y cómo? ¿Y qué pasa con la autoría cuando un desarrollador mezcla IP licenciada con elementos propios? Roblox aún no responde del todo, pero su apuesta es clara: más acceso, más colaboración, más ingresos para todos.

Lo que sí está claro es que esta no es una simple actualización. Es un cambio de modelo. Roblox deja de ser solo una plataforma de juegos para convertirse en un escenario donde el entretenimiento, el comercio digital y la creación colaborativa se entrelazan con licencias oficiales. Y si algo ha demostrado esta comunidad, es que cuando le das herramientas, las usa para construir el futuro.

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El modelo ha sido entrenado para ejecutar tareas complejas sin necesidad de instrucciones detalladas. A diferencia de otras IAs comerciales que dependen en gran medida de prompts estructurados, Kimi K2 puede interpretar órdenes simples, usar herramientas externas, escribir código, hacer pruebas y corregir errores de manera autónoma.

“Es una IA proactiva que entiende lo que debe hacer y toma decisiones como si fuera un colaborador técnico”, explicaron sus creadores en una publicación en GitHub.

¿A quién está dirigido?

Kimi K2 fue desarrollado pensando en perfiles técnicos como programadores, desarrolladores web, ingenieros de software, científicos de datos y académicos en áreas STEM.

Aunque también puede ser útil para estudiantes que están aprendiendo a programar, su verdadero potencial se muestra en entornos exigentes donde se requiere eficiencia, comprensión lógica y capacidad de depuración en tiempo real.

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Uno de los casos demostrativos presentados por Moonshot muestra a Kimi K2 construyendo una página interactiva con iPython a partir de una descripción sencilla. En otro ejemplo, la IA desarrolló un clon funcional del videojuego Minecraft en JavaScript, escribiendo y puliendo el código hasta alcanzar un producto estable.

Este tipo de autonomía marca una diferencia significativa frente a modelos como Claude 4 Opus, GPT-4.1 o Gemini 2.5 Flash, a los que Kimi K2 ha superado en pruebas técnicas como SWE Bench, LiveCodeBench v6 y OJBench.

¿Qué lo hace diferente?

Además de su rendimiento en programación, Kimi K2 se ha destacado en pruebas de razonamiento matemático y comprensión científica. En el benchmark AIME, que mide el desempeño en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, obtuvo mejores resultados que los modelos líderes de OpenAI, Google y Anthropic.

El secreto detrás de su capacidad está en la arquitectura MoE (Mixture of Experts), una estructura que divide las tareas entre submodelos especializados. Esta técnica permite escalar sin necesidad de un consumo excesivo de recursos, facilitando su integración en múltiples entornos. Actualmente, el modelo cuenta con 32 mil millones de parámetros por token y un billón de parámetros en total.

Kimi K2 se ofrece en dos versiones: Kimi-K2-Base, pensada para desarrolladores que buscan personalización, y Kimi-K2-Instruct, orientada a aplicaciones generales. Ambas versiones estarán disponibles públicamente, con soporte para ejecución local o en motores de inferencia como vLLM, SGLang, KTransformers y TensorRT-LLM.

También cuenta con una API compatible con OpenAI y Anthropic, lo que permite adaptar fácilmente aplicaciones ya existentes sin tener que comenzar desde cero.

El hundimiento ocurrió en la Comisión Sexta, donde no se logró el quórum necesario para discutir la iniciativa. A pesar de que el Gobierno contaba con los votos para su aprobación, el proyecto quedó archivado.

Aunque esto implica un retraso en el proceso, la discusión sobre la IA en Colombia está lejos de terminar. Así lo cree la Federación Colombiana de la Industria de Software y Tecnologías de la Información (Fedesoft).

Para este gremio, el archivo del proyecto es una oportunidad para replantear el debate. Consideran que el país necesita una regulación construida con rigor técnico y de forma participativa.

“El archivo de este proyecto no cierra el debate, lo fortalece”, aseguró Ximena Duque, presidente ejecutiva de Fedesoft. Según la dirigente, Colombia tiene la opción de liderar en América Latina si actúa con visión de largo plazo.

Fedesoft ha seguido de cerca las iniciativas sobre IA que se han presentado en el Congreso. Con base en ese análisis, propone cinco principios que deberían guiar cualquier regulación futura.

El primero es tener un diagnóstico real del ecosistema actual. Para Fedesoft, legislar sin datos claros sobre capacidades y brechas de la IA en el país puede frenar su desarrollo.

En segundo lugar, la ley debe ser una herramienta que habilite la innovación. Más que prohibir, debe incentivar el uso y la escalabilidad de la IA en los diferentes sectores productivos.

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El gremio también pide coherencia con las políticas públicas existentes. Resaltan que Colombia ya tiene marcos como el CONPES 3975 de 2020, que se pueden articular con una futura regulación.

La protección frente a los riesgos reales de la IA es otro de los puntos clave. Esto incluye normas claras para el uso de datos sensibles y medidas de ciberseguridad aplicables al contexto nacional.

Por último, Fedesoft advierte sobre la necesidad de coordinar los diferentes proyectos legislativos en curso. Sin esa articulación, el país corre el riesgo de tener normas fragmentadas y contradictorias.

Para avanzar, el gremio propone la creación de una mesa técnica multisectorial. En ella participarían representantes del sector público y privado, expertos en IA, universidades y la sociedad civil.

El objetivo de esta mesa sería construir una regulación alineada con las necesidades reales del país. Además, permitiría fortalecer las capacidades locales y abrir espacio para que la industria colombiana sea protagonista.

“La inteligencia artificial no puede ser regulada desde el temor ni desde el desconocimiento”, agregó Duque. También insistió en que la ley debe entender el potencial de la IA y anticipar sus desafíos.

Fedesoft advierte que una mala regulación podría frenar el trabajo de empresas, universidades y centros de emprendimiento que hoy apuestan por la IA en Colombia.

Por eso, el gremio invita al Congreso y al Gobierno a retomar el debate en la próxima legislatura. La idea es que se construya una ley con base técnica, participación amplia y visión de país.

El archivo del proyecto no significa que Colombia deba renunciar a regular la IA. Por el contrario, la pausa puede servir para crear un marco normativo más sólido, coherente y efectivo.

Para muchos, el reto no es solo proteger, sino también permitir que la IA se convierta en un motor de innovación y competitividad. La industria colombiana está lista para ese desafío.

Lo que ocurra en los próximos meses definirá si Colombia se queda atrás o si da un paso serio hacia un ecosistema tecnológico más robusto y con reglas claras.

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Los anuncios giran en torno a agentes, plataformas locales y servicios basados en estándares abiertos. El objetivo de Microsoft es redefinir el desarrollo con IA, agentes y herramientas abiertas, facilitar la creación, despliegue y control de sistemas automatizados capaces de operar en entornos personales, corporativos y científicos.

GitHub Copilot incorpora un agente asincrónico

El gigante tecnológico anunció un agente de codificación asincrónico en GitHub Copilot. GitHub Copilot no solo sugiere código: ahora escribe, prueba y entrega como un desarrollador más. Este componente automatiza tareas como revisiones, solicitudes de fusión y despliegues, lo que modifica la forma en que los desarrolladores gestionan el ciclo de vida del software.

Copilot Chat en Visual Studio Code fue liberado como proyecto de código abierto, en línea con la estrategia de ampliar la colaboración entre desarrolladores a nivel global.

Windows AI Foundry permite ejecutar IA desde el escritorio

Con Windows AI Foundry, es posible entrenar y ajustar modelos de lenguaje en equipos locales con Windows. A través de APIs, los desarrolladores pueden ejecutar tareas de visión y lenguaje sin depender exclusivamente de la nube.

Esto amplía las posibilidades para quienes buscan usar IA en entornos controlados o sin conexión permanente.

Azure AI Foundry suma modelos y funciones de evaluación

La plataforma Azure AI Foundry ahora integra más de 1.900 modelos, entre ellos versiones de Grok desarrolladas por xAI. Se incorporó una tabla de clasificación y un enrutador que selecciona modelos según la tarea.

La combinación busca optimizar recursos en la ejecución de soluciones basadas en modelos de lenguaje.

Nuevos servicios para agentes empresariales

Sobre esto la empresa presentó Azure AI Foundry Agent, una herramienta para coordinar varios agentes en tareas complejas. Incluye capacidades de observación que permiten auditar su comportamiento.

También se introdujo un identificador único de agente mediante Microsoft Entra. Esto permite rastrear y controlar las acciones de cada agente, facilitando su integración en entornos organizacionales.

Copilot Tuning: creación de agentes sin código

Con Copilot Tuning, las organizaciones pueden desarrollar agentes a partir de sus datos internos sin necesidad de programación. Estos agentes funcionan dentro de Microsoft 365 y se pueden coordinar entre sí gracias a una nueva función de orquestación.

Esto abre la posibilidad de automatizar procesos sin modificar la infraestructura existente.

Infraestructura abierta para agentes en la web

La compañía impulsa una web donde los agentes puedan interactuar con sitios y servicios mediante el lenguaje natural. Para ello, presentó NLWeb, un proyecto que integra modelos de lenguaje directamente en sitios web.

También se adoptó el Model Context Protocol, un estándar para facilitar la interoperabilidad entre agentes y aplicaciones.

Microsoft Discovery: IA aplicada a investigación

En el ámbito científico, Microsoft lanzó la plataforma Discovery, orientada a equipos de investigación y desarrollo. Su propósito es acelerar procesos de análisis en sectores como salud, energía y química mediante agentes automatizados.

Esta herramienta busca reducir tiempos en la validación de hipótesis, exploración de datos y simulación.

Disponibilidad

La mayoría de estas herramientas ya está disponible para pruebas a través de GitHub, Visual Studio, Microsoft 365 y Azure. Microsoft apuesta por un enfoque abierto, donde los desarrolladores pueden integrar agentes en sus flujos de trabajo y experimentar con modelos según sus necesidades.

Los anuncios en Build 2025 reflejan un cambio en el papel del desarrollador, pues ya no solo crea código, también diseña sistemas inteligentes que interactúan con personas y procesos. La compañía plantea una transición hacia una infraestructura en la que los agentes se integren con datos, aplicaciones y decisiones.

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En la charla publicada el 24 de abril de 2025, Altman explicó que, más que escribir líneas de código, el desarrollador del futuro será quien sepa guiar a las IAs para que lo hagan por él. El pensamiento estructurado y la capacidad de formular instrucciones precisas estarán por encima del conocimiento técnico tradicional.

“Saber usar un modelo de IA será tan básico como saber usar una computadora. Es el nuevo ‘aprender a programar’”, afirmó.

Esta idea, lejos de sonar futurista, ya es palpable. Herramientas como ChatGPT, GitHub Copilot y los IDE con asistentes automatizados están modificando silenciosamente el oficio del desarrollador. En lugar de pasar horas resolviendo errores de sintaxis o buscando funciones en la documentación, muchos ingenieros ahora delegan tareas rutinarias a modelos de lenguaje avanzados.

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Altman no habla de una extinción de los programadores, sino de una mutación profesional. Habrá menos tecleadores de código y más estrategas del software, profesionales capaces de convertir necesidades complejas en prompts bien diseñados, revisar con criterio los resultados generados y conectar distintas piezas de tecnología con visión de conjunto.

¿Qué implica esta transformación?

El mensaje del CEO de OpenAI es claro: quienes aspiren a tener un rol relevante en tecnología no deben enfocarse exclusivamente en aprender lenguajes de programación, sino en desarrollar habilidades cognitivas y comunicativas para trabajar con IA. Entre ellas:

• Pensamiento lógico orientado a resultados, más que a sintaxis.
• Capacidad para diseñar instrucciones claras, concisas y específicas, algo que ya se conoce como prompt engineering.
• Comprensión del flujo de trabajo automatizado, para saber cuándo intervenir y cuándo dejar que la IA se encargue.
• Conciencia crítica y ética, fundamental para evitar sesgos o dependencias peligrosas.

En la entrevista, Altman también advierte que la programación tradicional no desaparecerá por completo, pero será un nicho, reservado para quienes trabajan en capas profundas de sistemas, algoritmos específicos o proyectos de misión crítica. Para el resto, el dominio del lenguaje humano —bien formulado, lógico y orientado a resultados— será el insumo principal del desarrollo tecnológico.

¿Una amenaza o una oportunidad?

El temor al reemplazo siempre acompaña a las revoluciones tecnológicas. Pero Altman insiste en que este cambio no significa menos trabajo, sino nuevas formas de hacerlo. En lugar de diez desarrolladores codificando durante semanas, habrá equipos más pequeños capaces de construir herramientas complejas en días, con la ayuda de sistemas como GPT-5.

“Esto abre puertas, no las cierra”, asegura. De hecho, democratiza el acceso al desarrollo: personas sin formación en ciencias computacionales podrán materializar ideas con una curva de entrada mucho menor.

El nuevo estándar será entonces saber qué construir, cómo explicarlo y cómo validar lo que la IA propone. Ya no se trata de teclear, sino de pensar, diseñar y supervisar.

Imagen: Archivo ENTER.CO

Se trata de tres nuevos modelos, cada uno diseñado para satisfacer diferentes necesidades en el ámbito de la programación y el análisis de datos. A continuación, se describirán las características, funcionalidades y ventajas de GPT-4.1, GPT-4.1 Mini y GPT-4.1 Nano, explicando cómo cada uno se adapta a distintos niveles de complejidad y rendimiento.

GPT-4.1

Es el modelo más avanzado de la nueva familia, diseñado para ofrecer un rendimiento excepcional en tareas de programación y análisis de datos. Con la capacidad de procesar hasta 1 millón de tokens. Perfecto para aplicaciones que requieren manejar contextos largos y complejos, como la creación de software avanzado o la gestión de grandes volúmenes de información. Su alta capacidad de procesamiento lo convierte en la opción más precisa y potente, apta para los proyectos más exigentes.

GPT-4.1 Mini

Ofrece un equilibrio entre potencia y eficiencia. Aunque no alcanza la capacidad de procesamiento de GPT-4.1, está optimizado para tareas que requieren un buen rendimiento y mayor velocidad. Es ideal para aplicaciones generales de codificación o procesamiento de datos menos complejos, donde se prioriza la rapidez y eficiencia sin sacrificar la capacidad de seguir instrucciones complejas. Es perfecto para entornos donde se necesita balancear recursos y resultados.

GPT-4.1 Nano

Es la versión más accesible y económica, pensada para tareas de menor escala. Aunque tiene menos capacidad de procesamiento que los otros modelos, sigue siendo una opción robusta para aplicaciones que no requieren un gran volumen de datos ni contextos complejos. Es el modelo perfecto para desarrolladores con recursos limitados que necesitan aprovechar las capacidades avanzadas de la IA sin comprometer el costo. Ofrece una solución económica sin sacrificar un rendimiento satisfactorio para tareas menos exigentes.

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Comparativa en funcionalidades frente a la competencia

GPT-4.1 se destaca por mejorar la comprensión de instrucciones y la generación de código, superando benchmarks como SWE-Bench. Con la capacidad de procesar hasta 1 millón de tokens, maneja contextos largos y complejos.

Por su parte, Claude 3.7 Sonnet es un modelo híbrido que alterna entre respuestas rápidas y razonamiento extendido. Soporta hasta 128,000 tokens, lo que lo hace adecuado para tareas complejas y análisis detallados, destacándose en trabajos que requieren profundización en detalles, aunque con un límite de tokens menor que GPT-4.1 y Gemini 2.0 Flash.

Finalmente, Gemini 2.0 Flash es un modelo multimodal que, al igual que GPT-4.1, soporta 1 millón de tokens. Se diferencia por su capacidad para integrar texto, imágenes y audio, lo que lo hace ideal para tareas que requieren el uso de múltiples tipos de datos simultáneamente, permitiéndole abordar proyectos diversos que requieren interacción entre diferentes tipos de información.

Comparativa de precios frente a la competencia

GPT-4.1 Nano

• Precio por millón de tokens (entrada):  $0.10 USD
• Precio por millón de tokens (salida): $0.40 USD
• Contexto: 1 millón de tokens

GPT-4.1 Mini

• Precio por millón de tokens (entrada): $0.40 USD
• Precio por millón de tokens (salida): $1.60 USD
• Contexto: 1 millón de tokens

GPT-4.1

• Precio por millón de tokens (entrada): $2.00 USD
• Precio por millón de tokens (salida): $8.00
• Contexto: 1 millón de tokens

Claude 3.7 Sonnet

• Precio por millón de tokens (entrada): $3.00 USD
• Precio por millón de tokens (salida): $15.00 USD
• Contexto: 128,000 tokens

Gemini 2.0 Flash

• Precio por millón de tokens (entrada): $2.00 USD
• Precio por millón de tokens (salida): $8.00 USD
• Contexto: 1 millón de tokens

Con estas actualizaciones se consolida el liderazgo de OpenAI en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la programación. GPT-4.1 es una herramienta más poderosa y accesible, que continúa mejorando las capacidades de los desarrolladores y facilitando el proceso de creación de software.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Esta actualización introduce mejoras que optimizan la experiencia del usuario, desde la llegada de Apple Intelligence en español hasta la posibilidad de elegir aplicaciones predeterminadas distintas a las de Apple.

Las versiones beta permiten a los usuarios probar nuevas funciones antes del lanzamiento oficial, ayudando a Apple a detectar errores y mejorar el rendimiento. Aunque está cerca de su versión final, aún pueden surgir fallos. Se espera que la actualización definitiva llegue en abril de 2025.

¿Cómo instalar iOS 18.4?

1. Vincula tu cuenta al Programa de Desarrolladores de Apple.
2. Abre Ajustes en tu iPhone.
3. Ve a General > Actualización de software.
4. Selecciona Actualizaciones beta.
5. Elige iOS 18.4 Developer Beta y descarga la actualización.

Esta beta es compatible con modelos desde el iPhone 11 hasta el iPhone 16, incluyendo los iPhone SE 2020 y 2022.

Novedades destacadas de iOS 18.4

Apple Intelligence en español

La inteligencia artificial de Apple ya está disponible en español e incluye funciones como:

• Image Playground: Crea imágenes basadas en descripciones.
• Genmoji: Diseña emojis personalizados a partir de texto.
• Herramientas de Escritura: Facilitan la redacción y edición.
• Control de Cámara con IA: Detecta objetos y textos en tiempo real.
• Limpieza de Fotos (Clean Up): Permite eliminar elementos no deseados en imágenes.

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Mayor personalización y cambios visuales

• Música ambiental en el Centro de Control: Acceso rápido a sonidos relajantes.
• Nueva vista en álbumes de Fotos: Diseño renovado para una navegación más intuitiva.
• Nuevos widgets para Podcasts: Reproducción directa desde la Biblioteca.
• Aplicaciones por omisión: Ahora se pueden elegir apps de terceros para navegación GPS y traducción.
• Nuevos emojis: Incluyen una carita con ojeras, un arpa y una pala.

Los usuarios por primera vez, podrán elegir una app de mapas distinta a Apple Maps como predeterminada. Aplicaciones como Google Maps o Waze podrán abrirse automáticamente al tocar una dirección o pedir indicaciones a Siri.

Este cambio responde a la Ley de Mercados Digitales de la UE, que busca fomentar la competencia y evitar monopolios digitales. Esta legislación también obligó a Apple a permitir tiendas de aplicaciones alternativas y la descarga de software fuera de la App Store.

Otra novedad es la opción de seleccionar un traductor distinto al de Apple, como Google Translate. Sin embargo, en Estados Unidos y otros países, estas opciones siguen sin estar disponibles.

Además, el iOS 18.4  incluye una nueva aplicación diseñada para Apple Vision Pro, mejorando la integración con el visor de realidad mixta de Apple. Además, se incorporan botones de Apple Intelligence en el Centro de Control, permitiendo un acceso más rápido a las funciones de inteligencia artificial.

También llega la Función de Inteligencia Visual en el botón Acción, que facilita tareas avanzadas como el reconocimiento de objetos y textos en tiempo real. Por último, se añade la opción de priorizar notificaciones, dando a los usuarios más control sobre qué aplicaciones pueden enviar alertas destacadas desde los ajustes del sistema.

Las betas permiten acceder a novedades antes del lanzamiento oficial, pero pueden presentar fallos. Si decides instalarla, haz una copia de seguridad de tu iPhone. La versión final de iOS 18.4 llegará en abril con todas estas mejoras listas para el público general.

Imagen: Apple

La inteligencia artificial sigue avanzando a pasos agigantados, y uno de los desarrollos más prometedores es Magma, un modelo lanzado por Microsoft. Su capacidad para comprender imágenes, texto y movimientos lo hace ideal para tareas tanto en el mundo digital como en el físico. A diferencia de otros modelos, Magma no solo procesa información, sino que también toma decisiones y ejecuta acciones de manera más intuitiva.

Magma se basa en grandes cantidades de datos que incluyen imágenes, videos y registros de robots en acción. Gracias a dos sistemas clave, puede interpretar su entorno y actuar en consecuencia. El primero es Set-of-Mark (SoM), que le permite identificar y seleccionar elementos importantes en una interfaz gráfica, como botones o controles. El segundo es Trace-of-Mark (ToM), que le ayuda a comprender movimientos en videos y anticipar el siguiente paso.

Esta combinación permite que Magma no solo responda preguntas o genere texto, sino que también pueda interactuar con aplicaciones, manejar robots y entender mejor los entornos donde se mueve.

Ahora bien, las posibilidades de Magma son enormes y ya se están explorando en distintos ámbitos. Por ejemplo, en el sector tecnológico, puede facilitar la navegación en aplicaciones y páginas web, ejecutando comandos con precisión. En la robótica, permite manipular objetos con mayor destreza, abriendo la puerta a mejoras en la automatización industrial.

Otra aplicación clave es la seguridad y el monitoreo. Magma puede analizar videos en tiempo real, identificar patrones y predecir posibles eventos, como fallas en sistemas o situaciones de riesgo. También se estudia su uso en la educación, donde podría actuar como asistente para enseñar conceptos complejos de manera más visual e interactiva.

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En tanto a la programación, Magma puede facilitar la navegación en aplicaciones y páginas web, permitiendo que los usuarios interactúen con ellas de manera más intuitiva. Los desarrolladores pueden implementar este modelo para crear asistentes virtuales o interfaces que respondan de manera inteligente a comandos visuales y de texto, POR ejemplo en la creación de un asistente que automatice la navegación en plataformas web o aplicaciones móviles mediante comandos de voz o texto.

El modelo también podría interpretar interfaces gráficas y ejecutar acciones dentro de programas sin intervención humana. Esto permite desarrollar herramientas para la automatización de pruebas de software, ejecución de scripts o depuración de código.

Por último, gracias a su capacidad para interpretar movimientos y entornos visuales, Magma puede ser utilizado en el control de robots o dispositivos automatizados. Los desarrolladores pueden aplicar este modelo para mejorar la interacción de los robots con su entorno.

La importancia de aprender sobre IA

El avance de modelos como Magma resalta la importancia de capacitarse en inteligencia artificial y desarrollo de software. Existen academias especializadas que brindan formación en estas áreas, preparando a los participantes para los retos del mundo tecnológico.

Holberton Coderise, es una academia de programación y ciberseguridad que opera en más de 20 países y 29 ciudades. Su metodología de enseñanza se basa en proyectos reales, donde los participantes desarrollan habilidades técnicas y blandas a través de desafíos prácticos. Además, ofrecen acceso a mentores y profesionales de la industria, brindando una formación integral.

Este tipo de educación es una alternativa viable para quienes buscan un aprendizaje más enfocado en la práctica y en las necesidades del mercado laboral. A medida que la IA y el desarrollo tecnológico avanzan, contar con habilidades en estas áreas será clave para asegurar oportunidades de crecimiento y éxito profesional.

Google Cloud anunció la disponibilidad global de Gemini Code Assist, una herramienta gratuita de asistencia para desarrolladores impulsada por inteligencia artificial (IA). Basada en el modelo Gemini 2.0, esta solución promete cambiar la forma en que los programadores escriben, depuran y optimizan su código, ofreciendo hasta 180,000 sugerencias mensuales, una cifra muy superior a la de otras alternativas gratuitas.

Gemini Code Assist está diseñado para integrarse sin problemas en los entornos de desarrollo más populares, como Visual Studio Code, JetBrains IDEs, Firebase y Android Studio. Esto significa que los desarrolladores pueden aprovechar la herramienta sin cambiar su flujo de trabajo habitual. Entre sus funciones principales destacan:

Sugerencias automáticas de código, a medida que los programadores escriben, la IA analiza el contexto y ofrece líneas de código relevantes, acelerando el proceso de desarrollo.

También es capaz de depurar y optimizar, es decir, la herramienta detecta errores comunes, propone correcciones y optimiza fragmentos de código ineficientes.

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Por último, puede generar automatización de comentarios y pruebas; Gemini Code Assist puede crear documentación interna del código y pruebas unitarias sin intervención manual, liberando a los programadores de tareas repetitivas.

Uno de los puntos fuertes de la herramienta es su capacidad para manejar proyectos complejos gracias a una ventana de contexto de 128,000 tokens. Esto le permite comprender grandes volúmenes de código y ofrecer sugerencias más precisas, algo crucial para quienes trabajan en proyectos con múltiples archivos o repositorios extensos.

¿Cómo beneficia a los desarrolladores?

El impacto inmediato para los programadores es claro: Gemini Code Assist reduce el tiempo dedicado a tareas mecánicas y permite concentrarse en aspectos más creativos y estratégicos del desarrollo. Por ejemplo, al integrarse con GitHub, la herramienta facilita las revisiones automáticas de código, detectando errores de sintaxis, problemas de estilo y sugiriendo mejoras según las guías específicas de cada equipo.

La flexibilidad también es clave. Los desarrolladores pueden interactuar con Gemini Code Assist utilizando lenguaje natural en varios idiomas, incluido el español. Esto significa que alguien podría simplemente escribir: “Añade una función en Python para ordenar una lista de números enteros” y obtener un bloque de código funcional y documentado al instante.

Además, a diferencia de otras herramientas gratuitas que limitan drásticamente el número de sugerencias mensuales, Gemini Code Assist ofrece hasta 90 veces más capacidad, con 180,000 sugerencias al mes. Este margen generoso resulta ideal tanto para estudiantes que practican nuevos lenguajes como para profesionales inmersos en proyectos colaborativos exigentes.

¿Cómo acceder a Gemini Code Assist?

El proceso de acceso es sorprendentemente sencillo. Cualquier persona con una cuenta de Gmail puede comenzar a utilizar la herramienta de forma gratuita, sin necesidad de ingresar información de pago ni cumplir requisitos adicionales. Los pasos básicos son:

Instalar Gemini Code Assist en su entorno preferido (Visual Studio Code, JetBrains, Firebase, etc.).

Iniciar sesión con su cuenta de Google.

Comenzar a recibir sugerencias y asistencia de código en tiempo real.

Para quienes busquen capacidades más avanzadas —como análisis de seguridad detallados o integración profunda con los servicios de Google Cloud—, también están disponibles las versiones Standard y Enterprise.

¿Una IA que sustituirá a los desarrolladores?

A pesar de las promesas de productividad, surge una pregunta inevitable: ¿estas herramientas reemplazarán a los programadores humanos? La respuesta, al menos por ahora, parece ser no. Gemini Code Assist actúa más como un copiloto que como un sustituto. Su papel es automatizar las tareas tediosas y permitir que los desarrolladores se enfoquen en problemas complejos, diseño de arquitectura y soluciones innovadoras.

El verdadero reto para Google será mantener el equilibrio entre ofrecer una herramienta gratuita atractiva y fomentar la adopción de sus planes pagos sin alienar a la comunidad de desarrolladores. Por ahora, Gemini Code Assist se perfila como un aliado poderoso para programadores de todos los niveles.

Imagen: Generada con IA

La inteligencia artificial generativa está transformando la manera en que se desarrollan aplicaciones y se automatizan tareas. La demanda de habilidades en IA sigue creciendo, y quienes dominen su uso podrán acceder a mejores oportunidades laborales. Este curso ofrece herramientas clave para que los desarrolladores integren modelos de lenguaje en sus proyectos y optimicen su trabajo con soluciones innovadoras.

La inteligencia artificial generativa ha abierto un mundo de posibilidades para los desarrolladores, y ahora tienes la oportunidad de aprender a aprovechar su potencial con el curso gratuito “ChatGPT Prompt Engineering for Developers”. Este curso, impartido por Isa Fulford (OpenAI) y Andrew Ng (DeepLearning.AI), te enseñará las mejores prácticas de ingeniería rápida para el desarrollo de aplicaciones con modelos de lenguaje grande (LLM).

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A lo largo de 1 hora y 30 minutos, distribuidos en 9 lecciones en video y 7 ejemplos de código, los desarrolladores podrán, comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande (LLM). Aprender a diseñar prompts efectivos para mejorar la interacción con IA. Aplicar los LLM en tareas como resumir, inferir información, transformar texto y expandir contenido. Crear su propio chatbot personalizado utilizando la API de OpenAI, y finamente,  obtener experiencia práctica en un entorno de Jupyter Notebook.

¿Quién puede tomar este curso?

El curso está diseñado para principiantes, por lo que solo se requiere conocimientos básicos de Python. Sin embargo, también será útil para ingenieros de aprendizaje automático avanzados que quieran profundizar en la ingeniería rápida y el uso de modelos de lenguaje.

El programa es completamente gratuito y está disponible en línea. Para inscribirte, solo debes ingresar a la plataforma de DeepLearning.AI y registrarte.

Con esta capacitación, OpenAI y DeepLearning.AI buscan ayudar a más desarrolladores a aprovechar la IA generativa y crear aplicaciones innovadoras en tiempo récord.

Imagen: Archivo ENTER.CO

La demanda de profesionales capacitados en ciberseguridad está creciendo cada vez más. Especialmente ahora, con el auge de la inteligencia artificial, las amenazas cibernéticas están evolucionando a un ritmo acelerado, lo que genera una necesidad urgente de expertos en ciberseguridad que puedan proteger la información y los sistemas. Por esto, hablamos con dos expertos en la materia, Germán Realpe, CEO de Cloud Seguro, y Ronaldo Quiroz, Machine Learning Engineer en Holberton, quienes nos compartieron sus mejores consejos para los desarrolladores interesados en especializarse en este campo.

Germán Realpe destaca que “la ciberseguridad no es solo una cuestión técnica; es también una cuestión de habilidades y capacidades. Lo primero es entender en qué eres bueno”. Según Realpe, cada desarrollador debe identificar sus fortalezas antes de decidir qué rama de la ciberseguridad estudiar.

Si un desarrollador tiene afinidad por la programación, podría enfocarse en áreas como el pen testing o hacking ético, que implica encontrar vulnerabilidades en sistemas para prevenir posibles ataques. Por otro lado, aquellos interesados en la documentación pueden centrarse en las buenas prácticas y normas internacionales, como la ISO 27001, para crear políticas y procedimientos que ayuden a las organizaciones a protegerse de las amenazas.

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Ronaldo Quiroz también considera que las habilidades blandas son clave. “Es fundamental tener una capacidad de autogestión y de aprender de manera independiente. En ciberseguridad siempre habrá nuevos desafíos, por lo que debes estar preparado para buscar soluciones fuera de lo común”, explica Quiroz. También menciona que la capacidad de trabajar en equipo es esencial, ya que muchas veces será necesario consultar con expertos en áreas específicas de la ciberseguridad para resolver problemas complejos.

La inteligencia artificial como herramienta en ciberseguridad

El auge de la inteligencia artificial (IA) también juega un papel crucial en la ciberseguridad. Germán Realpe señala que “hoy en día, la inteligencia artificial se está utilizando no solo para proteger, sino también para atacar. Los ciberdelincuentes están aprovechando la IA para crear malware y realizar ataques más sofisticados”. En este sentido, los desarrolladores deben comprender cómo la IA puede ayudar en la identificación de vulnerabilidades, pero también estar alerta sobre cómo los atacantes pueden usarla en su contra.

Ronaldo Quiroz agrega que “la IA se está utilizando para detectar patrones y comportamientos anómalos. Por ejemplo, un sistema de IA puede identificar compras fraudulentas en línea analizando datos de transacciones previas. Esto ayuda a aplicar medidas de seguridad más eficientes”. Así, no solo es importante conocer cómo se emplea la IA para defenderse, sino también cómo los atacantes pueden usarla para burlar sistemas de seguridad.

Especialización y certificación

Una de las tendencias más notorias en el campo de la ciberseguridad es la especialización. Germán Realpe comenta que “hoy en día, encontrar a alguien que sepa de todo es difícil. Por eso, la especialización está muy bien remunerada”. A medida que las amenazas se vuelven más complejas, las empresas requieren expertos en áreas específicas como el análisis forense, la seguridad en la nube o el hacking ético.

Para aquellos que buscan destacarse en este campo, existen múltiples certificaciones de renombre. Realpe recomienda obtener certificaciones como el Certified Ethical Hacker (CEH) o CompTIA Security+, que validan habilidades técnicas clave y son muy valoradas por los empleadores. Además, los desarrolladores deben aprender sobre tecnologías específicas como AWS, Google Cloud o Microsoft Azure, que están siendo cada vez más solicitadas debido a la migración masiva de empresas a la nube.

Programa de ciberseguridad para desarrolladores

El programa de ciberseguridad de Holberton Coderise ofrece una formación integral que prepara a los estudiantes para afrontar los retos de la ciberseguridad moderna. Está compuesto por tres módulos esenciales:

Introducción a la ciberseguridad: Aquí, los participantes aprenden los fundamentos, incluyendo redes, sistemas operativos y las vulnerabilidades más comunes. Además, se introducen herramientas clave como Nmap y Wireshark para analizar redes y tráfico.

Seguridad avanzada: Este módulo se centra en técnicas complejas de análisis de vulnerabilidades, como desbordamientos de búfer y ataques avanzados a aplicaciones web. Los estudiantes también aprenden sobre la seguridad de sistemas corporativos y análisis forenses.

Seguridad ofensiva y defensiva: Los participantes aprenden a pensar como atacantes y defensores, cubriendo temas como escalación de privilegios, análisis de malware, seguridad móvil y el cumplimiento de normas internacionales como ISO 27001 y NIST.

Ronaldo Quiroz destaca la importancia de la metodología práctica del programa: “Lo que más me sorprendió fue lo detallado y completo que es el programa. No solo se trata de aprender a usar herramientas, sino de entender por qué y cómo aplicarlas en diferentes escenarios”. Además, los estudiantes realizan proyectos prácticos que simulan escenarios del mundo real, lo que les permite adquirir experiencia antes de enfrentarse al mercado laboral.

El enfoque ético del programa es otro aspecto fundamental. “Aprendí que proteger sistemas no solo es una cuestión técnica, sino también una responsabilidad ética”, señala Ronaldo. Los participantes son formados no solo en la defensa cibernética, sino también en el uso responsable de sus habilidades para garantizar un entorno digital seguro.

Al finalizar el programa, los estudiantes tienen la oportunidad de obtener certificaciones globales como CompTIA Security+ y Certified Ethical Hacker (CEH), que validan su competencia en áreas esenciales de la ciberseguridad. Estos certificados son altamente reconocidos en la industria y aumentan la competitividad de los graduados en el mercado laboral.

Imagen:  Archivo ENTER.CO

El programa ofrece una formación integral en las herramientas más demandadas para analizar grandes volúmenes de datos, transformándolos en información útil para la toma de decisiones. Durante las 25 horas del curso, que puedes completar a tu ritmo, aprenderás:

• Fundamentos de programación en Python, uno de los lenguajes más populares en tecnología.
• Manejo de SQL, esencial para interactuar con bases de datos.
• Visualización de datos, clave para convertir números en gráficos comprensibles.
• Conceptos básicos de estadística, aplicados al análisis real.

Además de ser completamente virtual, el curso es on-demand, es decir, podrás avanzar según tu disponibilidad, sin restricciones de horario.

¿Cómo puedes inscribirte?

Para inscribirte, solo necesitas completar el formulario disponible en este enlace o visitar la página oficial de Henry en www.soyhenry.com. El plazo de inscripción vence el viernes 29 de noviembre, así que no dejes pasar esta oportunidad.

Los requisitos son mínimos: un computador con procesador de al menos 1.6 GHz, 4 GB de RAM, cámara, micrófono y una conexión a internet estable.

Al finalizar el curso, tendrás la opción de presentar un examen nivelador para acceder sin costo inicial a la carrera de Data Analytics de Henry. Este paso adicional te permitirá seguir profundizando tus conocimientos y aumentar tus posibilidades de empleabilidad.

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Cabe mencionar que el análisis de datos se ha convertido en una de las habilidades más demandadas en el mundo laboral. Según el Foro Económico Mundial, esta competencia mejora hasta en un 60 % la toma de decisiones informadas en las empresas y es clave para desarrollar productos más innovadores y competitivos.

Sin embargo, en Colombia, el Índice de Madurez Analítica (IMA) revela que aún hay un largo camino por recorrer. Con un puntaje de 46.1 sobre 100, el país está por debajo de sus pares en la región, como Perú y Ecuador. Este curso representa una oportunidad para cerrar esa brecha y formar a profesionales que impulsen el desarrollo tecnológico en el país.

Imagen: Archivo ENTER.CO

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta importante para desarrolladores de software. Desde la creación de código hasta la resolución de problemas complejos, las IA están diseñadas para colaborar y potenciar la eficiencia de los equipos de desarrollo. Sin embargo, para aprovechar al máximo esta tecnología, los desarrolladores necesitan interactuar con ella de manera inteligente y efectiva. ¿Cómo hacerlo?

Pues bien, para empezar debemos entender que un prompt es una instrucción que el desarrollador le da a la IA. La forma en que se formule este prompt determinará qué tan precisa será la respuesta que el sistema de inteligencia artificial entregue.

Un “prompt perfecto” no es solo una simple pregunta; es una guía detallada y clara que permite a la IA comprender exactamente qué se espera de ella. Así como en la programación se utilizan lenguajes específicos para comunicarse con las máquinas, los prompts para IA deben ser igualmente cuidadosos y estructurados para obtener resultados óptimos.

¿Qué debes tener en cuenta para construir tu prompt?

Sea claro y conciso: Al formular un prompt para una IA, es importante evitar la ambigüedad. Los comandos claros y específicos reducen el margen de error y aumentan las probabilidades de obtener una respuesta correcta. Por ejemplo, en lugar de pedir “ayuda para mejorar el código”, un mejor prompt sería “optimizar el siguiente código para mejorar su eficiencia en la gestión de memoria”.

Contexto y detalles son clave: Proveer contexto adicional puede marcar la diferencia en la calidad de la respuesta. La IA necesita información relevante para entender el objetivo final. Si un desarrollador está pidiendo ayuda con una función en un lenguaje específico, incluir detalles sobre el entorno en el que se está trabajando (como el sistema operativo o las versiones del software) es una buena práctica.

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Iterar y refinar: No siempre se obtiene el resultado perfecto en el primer intento, y esto es completamente normal. Al igual que el desarrollo de software requiere iteraciones, interactuar con una IA también puede necesitar ajustes. Si la IA no proporciona el resultado esperado, refinar el prompt para incluir más detalles o hacer preguntas más específicas puede mejorar considerablemente los resultados.

Estructurar las solicitudes por pasos: En lugar de pedirle a la IA una solución completa a un problema complejo, puede ser más eficiente descomponer la tarea en pasos más pequeños. Por ejemplo, si se está creando una aplicación, pedirle a la IA que primero ayude a generar una arquitectura básica, luego funciones individuales y finalmente pruebas unitarias, permitirá un proceso más organizado y manejable.

Prompting para la creación de código

En el desarrollo de software, los prompts juegan un papel central cuando se colabora con IA para crear o revisar código. Algunas estrategias clave para diseñar prompts efectivos en este contexto incluyen:

Especificar el lenguaje de programación: Esto ayuda a que la IA entienda los límites y las convenciones del lenguaje en cuestión. Un ejemplo de un buen prompt sería: “Escribe una función en Python que convierta una lista de enteros en una cadena separada por comas”.

Incluir ejemplos: Mostrar ejemplos de entrada y salida esperada es una excelente forma de guiar a la IA. Esto es especialmente útil en la creación de algoritmos personalizados.

Solicitar sugerencias y mejoras: En lugar de solo pedirle a la IA que escriba el código, un desarrollador puede solicitar mejoras o nuevas ideas sobre una base de código ya existente. Esto no solo ayuda a mejorar la calidad del código, sino que también fomenta la creatividad colaborativa entre la IA y el desarrollador.

Finalmente cabe mencionar que el éxito de las interacciones entre desarrolladores e inteligencia artificial no radica solo en obtener respuestas inmediatas, sino en utilizar la IA como una herramienta para aprender, mejorar y optimizar el código de manera constante.

Existen varias plataformas y herramientas de código abierto que permiten a los desarrolladores experimentar con IA en tiempo real, ajustando y refinando su trabajo hasta alcanzar la mejor versión posible.

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Algunas academias ya están adoptando un enfoque de colaboración con IA para avanzar en el campo del desarrollo de software. Estas colaboraciones no solo abarcan áreas técnicas como la optimización del código y la seguridad, sino también aspectos más amplios como la innovación y la resolución creativa de problemas.

En este sentido, Holberton Coderise han sido claves en ofrecer oportunidades que permiten a desarrolladores de todo el mundo interactuar con tecnologías de inteligencia artificial, promoviendo el desarrollo de habilidades no solo técnicas, sino también humanas.

Holberton opera en más de 20 países y 29 ciudades de todo el mundo y capacita a miles de participantes cada año. Además de los conocimientos adquiridos, los participantes también reciben una importante red de orientación profesional, que les permite afrontar el próximo desafío con confianza, conoce más en holbertoncoderise.com. 

Imagen: dem10

Mobile Engineer – Colombia, Bogotá

Esta oferta está dirigida a ingenieros de software apasionados por la tecnología y el desarrollo móvil. Como Mobile Engineer, serás responsable de diseñar, desarrollar y evolucionar aplicaciones móviles utilizando Flutter y Clojure. También colaborarás en la mejora continua de la arquitectura de la aplicación y participarás en procesos de desarrollo ágil.

Requisitos:

• Experiencia con Flutter y buenas prácticas en programación orientada a objetos (OOP).
• Conocimiento del ecosistema Flutter y de principios SOLID.
• Habilidades intermedias en pruebas unitarias e integración.
• Experiencia en desarrollo iOS/Android y gestión de memoria.
• Nivel intermedio de inglés y familiaridad con metodologías ágiles.

Beneficios:

• Posibilidad de obtener acciones de Nubank.
• Seguro de salud y vida.
• Programa de asistencia en salud mental y bienestar (NuCare).
• Plataforma de aprendizaje y programa de idiomas (NuLanguage).
• Vacaciones de 15 días hábiles y alianza con gimnasios

Senior Machine Learning Engineer – Colombia, Bogotá

Este rol está pensado para ingenieros de aprendizaje automático con experiencia en implementar y escalar modelos de machine learning en entornos de producción. El candidato ideal debe tener habilidades avanzadas en programación, conocimientos de ingeniería de datos y una sólida experiencia en herramientas de machine learning.

Responsabilidades:

• Desplegar y escalar modelos de machine learning que impacten directamente en los resultados del negocio.
• Diseñar experimentos y aprovechar fuentes de datos externas para mejorar los modelos.
• Guiar al equipo en los proyectos más desafiantes de ingeniería de machine learning y fomentar una cultura técnica de excelencia.

Requisitos:

• Sólidas habilidades en lenguajes como Python o Scala.
• Experiencia en producción de modelos de machine learning y pipeline de desarrollo y despliegue.
• Conocimientos en herramientas como Scikit-learn y Mllib, y manejo de SQL o Spark.
• Nivel avanzado de inglés.

Beneficios:

• Acceso a acciones en Nubank.
• Permisos de maternidad y paternidad extendidos.
• Asistencia de salud mental y bienestar (NuCare), y capacitación continua (Nucleo y 
• NuLanguage).

Analista de Control – Colombia, Bogotá

En el área de control financiero, Nu busca un Analista de Control que se encargue de los procesos operativos relacionados con el cierre contable y el reporte regulatorio. Este puesto es clave para asegurar que Nu Colombia cumpla con los más altos estándares de preparación contable y regulatoria.

Requisitos:

• Licenciatura en Contabilidad y más de 4 años de experiencia en instituciones financieras.
• Conocimientos sólidos en contabilidad técnica (CUIF e IFRS).
• Experiencia en preparación de informes regulatorios contables de la Superintendencia Financiera de Colombia.
• Nivel avanzado de inglés y habilidades en el uso de Excel y SAP (deseable).

Beneficios:

• Capital en Nubank.
• Seguro de salud.
• 15 días de vacaciones laborales y acceso a programas de aprendizaje de idiomas.

Buenas habilidades de comunicación: una de las habilidades más importantes en cualquier profesión es la comunicación, y el desarrollo de software no es una excepción. Los desarrolladores interactúan no sólo con sus colegas técnicos, sino también con el equipo de ingeniería, los gerentes de proyecto y los clientes que tal vez no tengan un conocimiento técnico profundo. La capacidad de explicar conceptos complejos de forma sencilla y clara es importante para evitar malentendidos y garantizar la continuidad de los proyectos.

La buena comunicación no se limita a las palabras o la escritura, sino también a la capacidad de escuchar y comprender las necesidades de los demás. Un buen desarrollador sabe cuándo preguntar y cómo obtener buenos comentarios.

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Colaboración: el desarrollo de software es un esfuerzo colaborativo, especialmente dentro de un equipo de desarrollo. Los productores deben cooperar para lograr un objetivo común, lo que requiere colaboración e intercambio de información. La buena colaboración con otros, compartir ideas y aceptar ideas diferentes puede afectar el producto final.

Además, el trabajo en equipo incluye la capacidad de adaptarse a diferentes estilos de trabajo y trabajo en equipo. Los equipos de desarrollo suelen ser multidisciplinarios, lo que significa que los desarrolladores deben aprender a colaborar con diseñadores, especialistas en marketing y otros profesionales. La flexibilidad y la comprensión del valor de cada función en el proyecto son fundamentales para el éxito.

Resolución de problemas y pensamiento crítico: la resolución de problemas es una de las habilidades más importantes que puede tener un desarrollador. Si bien el código puede parecer el único problema, los desarrolladores también enfrentan desafíos relacionados con la gestión de proyectos, las prioridades comerciales y las necesidades de los clientes. Aquí es donde es importante el pensamiento y la capacidad de resolver problemas complejos.

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Los desarrolladores deben aprender a analizar situaciones desde diferentes perspectivas y proponer soluciones. Esta habilidad también está relacionada con la capacidad de manejar el estrés y adaptarse cuando las cosas no salen como se esperaba. La perseverancia es la clave para la supervivencia.

Gestión del tiempo y flexibilidad: en una profesión como la del desarrollo de software donde la tecnología evoluciona constantemente, la flexibilidad es fundamental. Los desarrolladores deben estar dispuestos a aprender nuevas herramientas y técnicas a medida que cambian las necesidades del negocio. La gestión del tiempo también juega un papel importante. Priorizar, cumplir plazos y tomar decisiones son habilidades importantes para una gestión eficaz de proyectos.

Educación en Holberton: más allá de las habilidades

Iniciativas como Holberton Coderise están desempeñando un papel importante en la educación de la fuerza laboral del futuro, preparándolos para una carrera en desarrollo de software y seguridad. Esta academia no sólo enseña habilidades, sino que también enseña a sus participantes cosas nuevas y buenas prácticas en seguridad en Internet, lo cual es importante en un entorno peligroso.

Holberton opera en más de 20 países y 29 ciudades de todo el mundo y capacita a miles de participantes cada año. Su objetivo es proporcionar la mejor tecnología de la información fácil de usar, incluidas sesiones con mentores. Además de los conocimientos adquiridos, los participantes también reciben una importante red de orientación profesional, que les permite afrontar el próximo desafío con confianza, conoce más en holbertoncoderise.com

Imagen: Archivo ENTER.CO

La nueva API de tiempo real  de OpenAI promete cambiar la forma en que los desarrolladores crean experiencias conversacionales en sus aplicaciones. Diseñada para ofrecer una conversión rápida de voz a voz, esta API facilita interacciones multimodales de baja latencia, lo que la convierte en una opción ideal para aplicaciones que dependen de respuestas inmediatas y naturales.

La API de tiempo real está construida sobre la tecnología de WebSocket, una interfaz que permite la comunicación continua entre un cliente y un servidor. Esto significa que, una vez establecida la conexión, los datos se transmiten de manera bidireccional en tiempo real. 

La interfaz de programación  admite texto y audio tanto como entrada como salida, lo que permite que las aplicaciones reciban audio y devuelvan respuestas también en formato de voz, eliminando la necesidad de pasar por la conversión de texto intermedio.

También puede generar respuestas más naturales, con voces que pueden ajustarse al contexto. Por ejemplo, los modelos de la API son capaces de reír, susurrar o adaptar su tono según las necesidades de la interacción. Todo esto contribuye a una experiencia más fluida y realista, superando los modelos convencionales que suelen ser menos expresivos.

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La herramienta tiene una baja latencia, que permite respuestas prácticamente inmediatas. Esto es importante en aplicaciones donde el tiempo de respuesta es vital, como en asistentes virtuales, sistemas de atención al cliente o cualquier interacción en la que el tiempo real es esencial para la experiencia del usuario.

Otro beneficio es su capacidad para gestionar respuestas multimodales. Esto significa que mientras el audio se procesa y se reproduce, el texto transcrito está disponible simultáneamente, lo que no solo agiliza la experiencia, sino que también permite una moderación más precisa. 

Por ejemplo, una aplicación puede analizar el texto generado antes de reproducir el audio para asegurarse de que el contenido sea adecuado.

¿Cómo usarla?

Para utilizarla, los desarrolladores deben conectarse a un servidor WebSocket. Una vez establecida la conexión, la comunicación se realiza mediante eventos JSON, que representan diferentes tipos de interacciones, como mensajes, llamadas a funciones y salidas de esas funciones. Cada interacción dentro de una sesión de API está estructurada en torno a “elementos”, que son los componentes individuales de la conversación, ya sea en formato de texto o audio.

La API tiene la posibilidad de usarse no solo para generar respuestas verbales, sino también para ejecutar funciones. Por ejemplo, un asistente virtual podría usar la API para confirmar una acción o procesar una solicitud del usuario mediante la activación de funciones específicas programadas por el cliente.

Por otra parte, esta fue diseñada para facilitar su integración en diferentes plataformas. Utiliza formatos de audio estándar, como PCM y G.711, y es compatible con una variedad de herramientas y librerías populares en lenguajes como Node.js y Python. Los desarrolladores pueden agregar fácilmente audio a las sesiones, lo que permite que las aplicaciones interactúen de manera eficiente con los usuarios.

Y finalmente, está equipada con un sistema de moderación que permite a los desarrolladores filtrar y gestionar el contenido generado antes de que se reproduzca. Esto es especialmente útil en entornos donde se deben cumplir con ciertas normas de contenido o cuando se desea evitar respuestas inapropiadas.

Imagen: dig.watch

El Día del Programador es una fecha significativa que se celebra cada año en el día número 256, que en años bisiestos corresponde al 12 de septiembre. Esta elección no es casual, ya que el número 256 representa el valor máximo que se puede obtener con un byte de 8 bits, un concepto básico en el ámbito de la programación informática. Esta efeméride tiene como propósito rendir homenaje a los programadores y desarrolladores de software, quienes desempeñan un papel crucial en la economía digital, el avance tecnológico y la innovación en múltiples sectores.

En un mundo cada vez más digitalizado, la labor de los programadores es indispensable. Desde el desarrollo de software que impulsa las interacciones en línea, hasta las aplicaciones móviles y los sistemas operativos, el trabajo de estos profesionales impacta en casi todos los aspectos de la vida moderna. En cada interacción con una página web, aplicación o dispositivo, se puede observar el resultado del esfuerzo y la minuciosidad con la que los programadores crean, prueban y mantienen sistemas complejos. Además, no solo desarrollan nuevas funcionalidades, sino que también son responsables de asegurar que el software sea eficiente, estable y, sobre todo, seguro.

El impacto del trabajo de los programadores

Los avances logrados por los programadores benefician tanto a grandes empresas como a usuarios individuales. En las grandes corporaciones, el software eficiente y seguro permite que las operaciones se realicen de manera fluida, mejorando la productividad y reduciendo riesgos. Para los usuarios individuales, las aplicaciones y herramientas digitales desarrolladas por programadores facilitan la vida diaria, brindando soluciones tecnológicas 

Vulnerabilidades en la cadena de suministro de software

Un aspecto crítico a tener en cuenta es la seguridad en la cadena de suministro del software, que abarca todos los componentes, herramientas y proveedores involucrados en la creación y distribución de un programa. Esta cadena puede ser un punto vulnerable, y si no se gestiona adecuadamente, los ciberdelincuentes pueden aprovecharla para realizar ataques a gran escala. Un caso emblemático fue el ataque a la empresa SolarWinds en 2020, cuando un software de terceros, llamado Orion, fue comprometido. Este incidente expuso a más de 30 mil organizaciones a riesgos, incluyendo agencias gubernamentales y grandes corporaciones.

Estrategias para mitigar riesgos en la cadena de suministro

Para proteger la integridad del software y su cadena de suministro, las organizaciones deben adoptar una serie de buenas prácticas que abarcan desde la identificación de componentes de software hasta la respuesta a incidentes de seguridad. Alejandro Botter, gerente de ingeniería de la empresa de ciberseguridad Check Point, sugiere seguir los siguientes ocho pasos fundamentales para mejorar la seguridad en el ciclo de vida del desarrollo de software:

1. Identificación de componentes: Es necesario que las organizaciones mantengan un inventario actualizado de todos los componentes de software que utilizan, incluidos aquellos de terceros como bibliotecas y frameworks. Esto permite una mejor gestión de riesgos y la identificación de posibles vulnerabilidades.
2. Evaluar la seguridad de los proveedores: Las organizaciones deben realizar evaluaciones rigurosas de la postura de seguridad de los proveedores de software. Es crucial que estos proveedores sigan prácticas de seguridad, como auditorías regulares y certificaciones que garanticen la confiabilidad de los componentes adquiridos.
3. Análisis y priorización de riesgos: Después de identificar los componentes y evaluar a los proveedores, se debe llevar a cabo un análisis detallado de riesgos. Este análisis ayudará a priorizar las amenazas según su gravedad, para concentrar los recursos en mitigar las más críticas.
4. Implementar controles de seguridad: Las organizaciones deben aplicar controles de seguridad como revisiones de código, actualizaciones regulares del software y el uso de herramientas especializadas como firewalls de aplicaciones web (WAF) y sistemas de prevención de amenazas (IPS).
5. Monitoreo continuo: El monitoreo continuo del software es esencial para detectar nuevas vulnerabilidades y amenazas. Esto incluye auditorías periódicas, escaneos automáticos de seguridad y pruebas de penetración, así como sistemas de alerta en tiempo real para responder rápidamente a posibles riesgos.
6. Crear una lista de materiales de software (SBOM): Una SBOM proporciona un inventario detallado de todos los componentes de software utilizados, incluidos módulos de código abierto y dependencias. Esta herramienta es clave para una respuesta eficaz ante vulnerabilidades y para mejorar la transparencia en la gestión de riesgos.
7. Adoptar DevSecOps: Integrar la seguridad en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de software, conocido como DevSecOps, garantiza que la seguridad no sea una simple revisión final, sino un proceso continuo. Esto permite que el software se desarrolle con seguridad desde su concepción hasta su implementación.
8. Respuesta y recuperación ante incidentes: Tener un plan de respuesta ante incidentes es fundamental para minimizar el impacto de un ataque. Un enfoque estructurado permite a las organizaciones detectar, contener y recuperarse rápidamente de cualquier incidente de seguridad.

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La importancia de la preparación y la cultura de seguridad

Las organizaciones también deben realizar simulacros y ejercicios de respuesta a incidentes para asegurarse de que todo el equipo esté preparado ante una brecha de seguridad. Estos simulacros ayudan a identificar posibles fallos en el plan de respuesta y aseguran que cada miembro del equipo sepa cuál es su rol en caso de un ataque. La repetición regular de estos ejercicios mejora la rapidez y efectividad de la reacción, minimizando el impacto en la organización y permitiendo una recuperación más ágil del sistema afectado.

En resumen, en el Día del Programador se reconoce no solo la labor técnica de crear y mantener software, sino también la responsabilidad que recae en los programadores para garantizar que sus productos sean seguros y confiables. A medida que las organizaciones y los individuos dependen cada vez más de la tecnología, el papel de los programadores en la protección contra amenazas cibernéticas se vuelve más vital que nunca. Desarrollar una cultura de seguridad proactiva y bien ensayada es clave para enfrentar los desafíos de la era digital.

¿Quieres hacer parte de la próxima generación de programadores?  

Iniciativas como Holberton School y Coderise juegan un papel crucial en formar a la próxima generación de programadores, preparándolos para afrontar los retos del desarrollo de software y la seguridad en la cadena de suministro. Estas instituciones no solo enseñan habilidades técnicas, sino que también capacitan a sus estudiantes en innovación y buenas prácticas de ciberseguridad, fundamentales en un entorno digital cada vez más vulnerable. 

Con la presencia de Holberton Coderise en más de 20 países y en más de 29 ciudades a nivel mundial distribuidas en todos los continentes y entrenando a miles de participantes anualmente, la escuela de programación de Holberton radica su compromiso compartido en preparar a sus estudiantes con una educación accesible y de alta calidad en tecnologías de la información incluyendo cursos enfocados en la nube realizados por mentores profesionales de la industria, con el objetivo de obtener certificaciones reconocidas y desarrollar una red de contactos que soporten su orientación profesional.  

Imagen: 25 digital

La academia de tecnología Henry abrió una convocatoria a nivel nacional para capacitar gratis a 2.000 jóvenes en programación. El objetivo es actualizar el perfil profesional de miles de colombianos con el fin de que puedan encontrar más rápido y fácil trabajo.

Según explicó Federico Hernández, cofundador de la institución, “la capacitación inicia el próximo 10 de septiembre, será virtual, contará con clases en vivo que se realizarán los martes, miércoles y viernes a las 6 p.m., y durará tres semanas”.

Durante el curso se abordarán los fundamentos básicos de la programación, entre ellos, introducción a JavaScript. Asimismo, los participantes aprenderán los conceptos básicos de esta carrera y estarán en la capacidad de desarrollar su primera aplicación web.

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La capacitación estará dirigida para beneficiar a 2.000 personas de todo el país y los interesados podrán inscribirse hasta el lunes 9 de septiembre, ingresando a AQUÍ

Para hacer este entrenamiento no se exigirán conocimientos previos, sólo será necesario contar con una computadora y conexión a internet.

¿Por qué es importante capacitarse en esta área?

Según la firma especializada GitHub, cerca de 663.000 personas ocupan este rol en las empresas, con un incremento 33 % de nuevos programadores en el último año, siendo el país la tercera economía de la región con mejor desempeño, superando a una potencia como Chile y sólo por debajo de Argentina y Brasil, que cuentan con 694.000 y 3.000.000 de profesionales especializados en este conocimiento, respectivamente.

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Esta habilidad tecnológica actualmente es una de los más demandados en el mercado laboral y así lo confirman las cifras del Servicio Público de Empleo (SPE), que revelan que en el momento hay cerca de 815 vacantes vigentes para programadores con menos de tres años de experiencia, con salarios desde 3 y hasta 4 millones de pesos, que si bien son buenos sueldos, aún no se comparan con los honorarios que ofrecen las compañías internacionales que pagan por estas mismas competencias, mínimo entre 1.500 y 2.000 dólares mensuales (6 a 8 millones de pesos).

Pese a este buen panorama, aún preocupa el déficit de talento en programación que hay en Colombia; de hecho, el MinTIC estima que para el 2025 el país podría tener una brecha digital de entre 68.000 y 112.000 desarrolladores de software, indicadores que coinciden con otras estadísticas que entregó recientemente Fedesoft, que afirman que aún faltan alrededor 60.000 personas para que puedan ocupar los cargos que se requieren en áreas de TI.

Imagen: Archivo ENTER.CO

El festival  se llevará  a cabo en Bogotá y Medellín; los participantes tendrán la oportunidad de explorar y utilizar diversas tecnologías de vanguardia para la creación de sus proyectos artísticos. 

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Entre las tecnologías permitidas se incluyen el arte con inteligencia artificial (IA), realidad aumentada (RA), realidad virtual (RV), impresión 3D, arte codificado, arte interactivo, arte inmersivo, arte generativo, arte digital, nuevos medios, construcciones artísticas, música electrónica y moda.

La convocatoria, que estará abierta hasta el 20 de agosto,  según la Universidad Distrital, ofrece una oportunidad inclusiva para que una amplia gama de talentos muestre su creatividad y participe en la redefinición del arte en la era digital. 

Los semifinalistas serán anunciados en septiembre, y las finales regionales y mundiales se llevarán a cabo en septiembre y octubre, respectivamente.

El Hacking Arts Festival no solo ofrece una plataforma para exhibir proyectos innovadores, sino también la oportunidad de participar en desafíos, conectarse con otros artistas y asistir a talleres y charlas impartidas por expertos en el campo. 

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Además, el proyecto ganador recibirá un premio en efectivo de $10.000.000, así como consultorías y oportunidades de exposición internacional en eventos en San Francisco y Europa.

Luminarium, el organizador del evento se presenta como un hub de ideas donde los artistas digitales pueden reunirse para inspirarse mutuamente, colaborar en proyectos innovadores y aprender a atraer inversiones.

Para inscribirte debes ingresar al SIGUIENTE LINK

Imagen: marcosconsultor88