Ese es uno de los hallazgos que deja el más reciente informe Global AI Diffusion Q1 2026 de Microsoft, un estudio que analiza cómo distintos países están apropiando esta tecnología y qué impacto podría tener sobre sus economías.

Colombia aparece entre las naciones latinoamericanas con mayor ritmo de adopción. El país pasó de 20,4 % en el primer semestre de 2025 a 24,5 % en el primer trimestre de 2026, superando a mercados como Brasil, México y Argentina.

La cifra no solo refleja un mayor uso de herramientas como ChatGPT o asistentes digitales. También evidencia cómo la inteligencia artificial comenzó a integrarse en procesos laborales, industrias y servicios públicos.

La IA avanza más rápido que cualquier revolución tecnológica

El estudio sostiene que la velocidad de expansión de la IA no ocurrió por casualidad. La combinación entre poder computacional distribuido, grandes volúmenes de datos y algoritmos sofisticados permitió acelerar un proceso que llevaba décadas desarrollándose en laboratorios.

Durante años, la inteligencia artificial permaneció limitada a entornos académicos porque los modelos dependían de reglas lógicas y sistemas simbólicos difíciles de escalar. El cambio llegó cuando aparecieron los centros de datos modernos y la capacidad de entrenar modelos con enormes cantidades de información.

Eso abrió la puerta a herramientas capaces de generar texto, código, imágenes y automatizar procesos completos.

Uno de los ejemplos más citados es AlphaFold, el proyecto impulsado por Google DeepMind que logró revolucionar el estudio de proteínas mediante IA. Antes de esta tecnología, la humanidad había logrado modelar unas 250.000 estructuras proteicas en décadas de investigación. Con inteligencia artificial, esa cifra superó los 3,5 millones en apenas un año.

El impacto va mucho más allá de los laboratorios. Según Microsoft, la IA puede acelerar sectores como salud, educación, energía, finanzas y desarrollo de software.

En GitHub, por ejemplo, la compañía detectó un aumento del 78 % en generación de nuevo código gracias al uso de asistentes de programación basados en lenguaje natural. Eso significa que muchas personas ya no escriben software línea por línea, sino que describen tareas y la IA produce el código automáticamente.

Colombia gana terreno, pero la brecha sigue creciendo

Aunque América Latina muestra avances, el informe advierte que todavía existe una diferencia importante frente a economías más desarrolladas.

Los países del llamado “Global North” alcanzan niveles de adopción cercanos al 27,5 %, mientras que el promedio del “Global South” ronda el 15,4 %. Microsoft incluso alerta que la distancia sigue aumentando trimestre tras trimestre.

La discusión ya no gira únicamente alrededor de quién desarrolla la tecnología, sino de qué países logran apropiarla más rápido para generar productividad y crecimiento económico.

En ese punto, Colombia aparece con señales positivas. El informe menciona que el país ya tiene iniciativas de inteligencia artificial aplicadas en justicia, monitoreo ambiental y automatización de procesos públicos.

Además, el crecimiento del uso de IA refleja que existe acceso creciente a dispositivos, conectividad y herramientas digitales compatibles con estas plataformas.

Sin embargo, todavía hay retos importantes. La infraestructura energética, la expansión de centros de datos y la formación de talento especializado serán determinantes para que Colombia pueda aprovechar esta ola tecnológica.

Microsoft también señala que gran parte de la inversión mundial en infraestructura de IA está siendo impulsada por empresas privadas, especialmente en centros de datos y computación en la nube.

La apuesta es enorme: la compañía anunció inversiones globales por 165.000 millones de dólares para fortalecer infraestructura orientada a inteligencia artificial.

Para países como Colombia, la oportunidad está en apropiarse rápido de esta tecnología y convertirla en productividad real antes de que la brecha vuelva a ampliarse.

Simplemente asigna una incidencia (o varias) a Copilot como lo harías con cualquier otro desarrollador. Puedes hacerlo desde github.com, GitHub Mobile o la CLI de GitHub.

Copilot funciona en segundo plano, utilizando su propio entorno de desarrollo seguro en la nube, impulsado por GitHub Actions. Copilot explora el repositorio, realiza cambios e incluso valida su trabajo con tus pruebas y el linter antes de publicarlo.

Una vez que Copilot haya terminado, te etiquetará para su revisión; puedes pedirle a Copilot que haga cambios dejando comentarios en la solicitud de extracción. O bien, revisa la rama localmente y continúa trabajando en tu IDE, con Copilot a tu lado.

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Copilot destaca en tareas de complejidad baja a media en bases de código probadas, desde añadir funciones y corregir errores hasta ampliar pruebas, refactorizar y mejorar la documentación, incluso puedes asignar varias incidencias al chatbot simultáneamente.

El agente de codificación ya está disponible para los suscriptores de Copilot Pro+ y Copilot Enterprise. Si tienes Copilot Enterprise, un administrador deberá habilitar la nueva política del agente de codificación de Copilot para poder acceder. Usar el agente consume minutos de GitHub Actions y solicitudes premium de Copilot , a partir de los derechos incluidos en tu plan.

A partir de este 19 de mayo, el agente de programación se está implementando para los usuarios de GitHub Mobile en iOS y Android , así como para la CLI de GitHub; la disponibilidad para ambas plataformas se ampliará gradualmente a más usuarios a lo largo de esta semana.

Imagen: GitHub

La novedad facilita el análisis de repositorios directamente desde la plataforma. Con esta opción, ChatGPT puede acceder al código, leer archivos README y otros documentos para ofrecer respuestas basadas en el contenido del repositorio.

Al habilitar la conexión con GitHub, los usuarios pueden hacer preguntas específicas sobre su código. ChatGPT revisa el repositorio y entrega fragmentos relevantes como parte de su respuesta.

Por ejemplo, si un usuario pregunta dónde se realiza cierta operación en el backend, el modelo buscará dentro del repositorio y mostrará las secciones relacionadas, explicándolas de forma contextual.

La conexión se realiza desde la opción “Investigación profunda” en el editor de ChatGPT. También puede configurarse desde el menú de aplicaciones conectadas. Allí se autoriza el acceso a la cuenta de GitHub y se eligen los repositorios a compartir.

¿Cómo funciona y qué tener en cuenta?

La herramienta genera búsquedas basadas en la consulta del usuario. Esas búsquedas se realizan en tiempo real sobre los repositorios conectados y permiten extraer información útil sin necesidad de revisar manualmente el código.

Si un repositorio es privado o fue creado recientemente, puede haber un retraso antes de que aparezca disponible. También es posible que se requiera aprobación de un administrador si se trabaja dentro de una organización en GitHub.

Además, la búsqueda no permite localizar archivos por nombre específico. Solo se puede consultar por el nombre del repositorio y navegar a partir de su contenido.

¿Qué cambia para desarrolladores y equipos?

Esta integración puede simplificar tareas cotidianas como la revisión de código, la documentación técnica o el seguimiento de cambios. También puede ser útil para nuevos integrantes de un equipo que necesiten entender proyectos en marcha.

En entornos colaborativos, ChatGPT puede servir como asistente de consulta para identificar funciones, analizar estructuras o interpretar fragmentos complejos. Esto reduce el tiempo que se invierte en buscar manualmente entre archivos y carpetas.

Aunque no reemplaza al trabajo técnico ni a la revisión humana, ofrece un apoyo práctico que puede mejorar la eficiencia y la comprensión del código en contextos reales.

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Ahora bien, en tanto a privacidad, control y uso de datos, OpenAI, explica que el contenido accedido por ChatGPT desde GitHub depende de los permisos otorgados por el usuario. En entornos empresariales, los administradores pueden controlar el acceso a través de la configuración de la plataforma.

Además, los datos de clientes con planes empresariales, como Team o Enterprise, no se usan para entrenar los modelos. En el caso de usuarios individuales (Plus y Pro), esto solo ocurre si está habilitada la opción “Mejorar el modelo para todos”.

La función ya puede utilizarse en el plan Team. Para los usuarios de Plus y Pro, estará disponible en los próximos días. No hay una fecha anunciada para las cuentas Enterprise, aunque se espera que esta opción también llegue a ese segmento.

Imagen: Captura de Pantalla

GitHub, la plataforma de desarrollo de software más popular, acaba de lanzar GitHub Models, una herramienta revolucionaria que permite a más de 100 millones de desarrolladores acceder y experimentar con modelos de inteligencia artificial (IA) de vanguardia. Esta iniciativa busca simplificar la integración de modelos de IA en aplicaciones, lo que hasta ahora ha sido un proceso complicado y limitado.

GitHub Models ofrece una plataforma interactiva donde los desarrolladores pueden probar y comparar diferentes modelos de IA, incluyendo opciones de código abierto y propietario. La plataforma cuenta con una variedad de modelos, como Llama 3.1 de Meta, GPT-4o de OpenAI y Mistral Large 2, entre otros. Los desarrolladores pueden probar estos modelos de forma gratuita en un entorno de ‘juego’ integrado en GitHub, lo que les permite experimentar con diferentes prompts y parámetros.

La integración con Codespaces y Visual Studio Code permite a los desarrolladores probar el código de inferencia de modelos de forma rápida y sencilla, sin necesidad de configurar entornos locales. Una vez que los desarrolladores estén listos para producir, Azure AI ofrece soporte de producción listo para la empresa, con seguridad, privacidad de datos y disponibilidad global.

Una herramienta en respuesta a las limitaciones para desarrollar IA

GitHub Models es una respuesta directa a la limitación de acceso a modelos de IA, que hasta ahora ha sido un obstáculo para muchos desarrolladores. Esta plataforma busca democratizar el acceso a la IA y permitir que más personas puedan desarrollar aplicaciones con capacidad de IA.

La plataforma también cuenta con una amplia selección de modelos de IA de diferentes proveedores, lo que permite a los desarrolladores elegir el modelo que mejor se adapte a sus necesidades específicas. Por ejemplo, Mistral es ideal para aplicaciones que requieren baja latencia, mientras que GPT-4o es adecuado para aplicaciones multimodales.

En resumen, GitHub Models es un paso importante hacia la democratización del acceso a la IA y la simplificación de la integración de modelos de IA en aplicaciones. Esta plataforma tiene el potencial de revolucionar la forma en que los desarrolladores crean software y de permitir que más personas puedan desarrollar aplicaciones con capacidad de IA.

GitHub Models ya está disponible en versión beta pública, lo que significa que los desarrolladores pueden probarla y experimentar con diferentes modelos de IA de inmediato. Esta herramienta tiene el potencial de cambiar la forma en que se desarrolla software y de permitir que más personas puedan desarrollar aplicaciones con capacidad de IA.

Imágenes: Foto de Radowan Nakif Rehan en Unsplash

Aviary  es un plataforma de software  que a diferencia de las herramientas de modelado de aviación anteriores, esta puede vincularse con otros códigos y programas para ampliar y personalizar sus capacidades.  El código está alojado en GitHub, junto con su documentación clave. La agencia espacial ha anunciado que Aviary es gratuito y accesible para todos.

La plataforma  es descendiente de dos herramientas de modelado anteriores creadas por la NASA hace décadas: el Sistema de Optimización de Vuelo y el Programa de Síntesis de Aviación General. Sin embargo, eran comparativamente limitados en términos de flexibilidad y detalle.

Jennifer Gratz, quien lidera la integración y el desarrollo de Aviary, explico que que querían facilitar la extensión del código y vincularlo con otras herramientas. “Aviary está diseñado intencionalmente para poder integrar disciplinas más estrechamente”.

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Además resalta que “los códigos heredados más antiguos no fueron diseñados para manejar estos conceptos más modernos, como los aviones híbridos eléctricos. Estos sistemas estaban más separados de lo que realmente están en los vehículos que imaginamos ahora”.

Aviary cierra esa brecha, permitiendo a los investigadores incorporar sin problemas información detallada que refleja los sistemas más integrados y entrelazados necesarios para modelar aviones más nuevos.

¿Qué puede hacer el software de modelado?

De acuerdo con la NASA el nuevo software aprender información específica y personalizada con anticipación puede informar a los investigadores qué dirección debe tomar el diseño de la aeronave antes de realizar costosas pruebas de vuelo.

Es decir, en lugar de tener que usar estimaciones integradas para ciertos parámetros, como el nivel de energía de la batería, como se haría con herramientas anteriores, los usuarios de Aviary pueden usar fácilmente información generada por otras herramientas con información específica para baterías.

Otra capacidad que Aviary promociona son los gradientes. Un gradiente, esencialmente, es cuánto afecta un determinado valor a otro valor cuando se cambia.

Digamos que un investigador está considerando qué potencia debería tener una batería para impulsar con éxito un avión. Utilizando sistemas más antiguos, el investigador tendría que ejecutar una simulación separada para cada nivel de energía de la batería.

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Pero Aviary puede realizar esta tarea en una simulación considerando gradientes. “Podrías decirle a Aviary que averigüe qué tan poderosa debe ser una batería para que valga la pena usarla. Ejecutará una misión de vuelo simulada y regresará con el resultado”, dijo Gratz. “Las herramientas más antiguas no pueden hacer eso sin modificaciones”.

Aviary puede simular todos estos conceptos simultáneamente; ninguna otra herramienta de modelado puede considerar fácilmente herramientas heredadas anteriores, herramientas separadas introducidas por los usuarios y gradientes.

“Otras herramientas tienen algunas de estas cosas, pero ninguna tiene todas ellas”, dijo Gratz.

Imagen: NASA

Microsoft ha presentado GitHub Copilot Workspace, un espacio de capacitación impulsado con IA para desarrolladores experimentados que operen como pensadores de sistemas. La herramienta busca reducir la barrera de entrada para quienes pueden crear software. Así funciona.

Microsoft ha presentado GitHub Copilot Workspace, un espacio para que los desarrolladores no tengan más barreras de entrada. Esto impulsará los primeros pasos de un gran proyecto, solicitudes de función o informes de error.

GitHub Copilot Workspace se encuentra con los desarrolladores justo en el origen: un repositorio de GitHub o un problema de GitHub. Al aprovechar los agentes Copilot como segundo cerebro, los desarrolladores contarán con asistencia de IA desde el principio de una idea.

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Este entorno habilita el asistente de inteligencia artificial (IA) Copilot para trabajar en un proyecto a lo largo de todas sus fases con lenguaje natural. Es un nuevo espacio facilitado por Microsoft para el desarrollo de ‘software’, en el que los desarrolladores pueden “intercambiar ideas, planificar, crear, probar y ejecutar código en lenguaje natural”.

Pueden utilizar distintos agentes de IA impulsados por Copilot, que les acompañarán “como segundo cerebro”, sin reemplazarlos, como ha matizado la compañía tecnológica en un comunicado. También acceder a repositorios y problemas de GitHub.

“Con Copilot Workspace capacitaremos a los desarrolladores más experimentados para que operen como pensadores de sistemas y reduciremos materialmente la barrera de entrada para quienes pueden crear software”.

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En los últimos dos años, la IA generativa ha cambiado fundamentalmente el panorama de los desarrolladores en gran medida como una herramienta integrada dentro del entorno de los desarrolladores.

En 2022, Microsoft lanzó GitHub Copilot como programador de pares de autocompletar en el editor, lo que aumentó la productividad de los desarrolladores hasta en un 55 %; Copilot es ahora la herramienta de desarrollo de IA más adoptada.

En 2023, presentaron GitHub Copilot Chat, que desbloquea el poder del lenguaje natural en la codificación, depuración y pruebas, permitiendo a los desarrolladores conversar con su código en tiempo real.

Según la compañía, Copilot Workspace representa una forma radicalmente nueva de crear software con lenguaje natural y está diseñado expresamente para ofrecer, no reemplazar, la creatividad de los desarrolladores, de forma más rápida y sencilla que nunca.

Con Copilot Workspace pretende capacitar a los desarrolladores más experimentados para que operen como pensadores de sistemas y reduciremos materialmente la barrera de entrada para quienes pueden crear software.

GitHub, propiedad de Microsoft, ha lanzado una versión mejorada de su asistente Copilot, esta vez dirigida específicamente a desarrolladores empresariales. El propósito principal de GitHub Copilot Enterprise es proporcionar recomendaciones de código interno, fortaleciendo así la presencia de Microsoft en el sector de negocios en la nube y compitiendo con su principal rival, Amazon, según detalla CNBC.

En 2021, Microsoft se convirtió en la primera gran empresa en introducir software, Copilot, diseñado para ayudar a los desarrolladores a completar líneas de código, basándose en la colección de códigos de acceso público de GitHub. Aunque esto generó una demanda considerable, también se convirtió en una herramienta ampliamente utilizada, con datos que indican un aumento del 55% en la velocidad de trabajo de los desarrolladores que la emplean.

En octubre, Amazon Web Services anunció CodeWhisperer, revelando planes para personalizar su asistente de programación con código privado. Microsoft, por su parte, ha seguido innovando, y el mes pasado, el CEO Satya Nadella informó que GitHub Copilot había alcanzado la marca de 1 millón de usuarios de pago.

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La última novedad, GitHub Copilot Enterprise, tiene un precio que supera más del doble la oferta empresarial anterior, estableciéndose en $39 por persona al mes. A pesar de este aumento, se espera que la herramienta atraiga a empresas deseosas de personalizar Copilot para adaptarse a sus necesidades específicas. Los interesados ​​pueden unirse a una lista de espera para acceder a la versión completa en febrero de 2024.

Thomas Dohmke, CEO de GitHub, destacó que GitHub Copilot Enterprise permitirá a los usuarios ajustar la herramienta en código propietario, brindando mayor flexibilidad a los desarrolladores. Este enfoque adaptable es esencial, ya que algunos clientes tienen lenguajes de programación personalizados.

El anuncio se realizó durante la conferencia anual Universe de GitHub en San Francisco, donde también se presentaron otras actualizaciones, como un programa de socios para Copilot que permitirá agregar capacidades a través de integraciones. A pesar del aumento de precios, GitHub Copilot sigue siendo uno de los sistemas de codificación de IA más ampliamente adoptados, según Dohmke.

Imagen: Olha Ruskykh vía Pexels

Nuevos reportes han salido a la luz revelando que Riccitiello (que también es uno de los ejecutivos en el segmento de videojuegos mejor pagados del mundo) habría vendido cerca de 2.000 acciones de Unity en septiembre 6, una semana antes del anuncio del nuevo impuesto por descargas. No solo esto, sino que a lo largo del año el CEO de Unity ha vendido aproximadamente 50.610 de sus acciones en la compañía, sin comprar una sola.

El movimiento de Riccitiello solo empeora la perspectiva que tiene el anuncio de este 12 de septiembre. Algunos han apostado a que el movimiento de estas acciones tenía como objetivo el crear ganancias para los bolsillos del CEO y otros miembros de la junta de accionistas. Riccitiello habría vendido las acciones a un alto precio con el conocimiento de que el anuncio del impuesto por descargas sería muy poco popular y llevaría a importantes juegos o desarrolladores a dejar de utilizar el motor. Como resultado las acciones de la compañía bajarían de precio en las próximas semanas con lo que el CEO de Unity podría comprarlas de regreso a ganancia.

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Por desgracia, Riccitiello solo suele aparecer en los titulares por comentarios o movimientos todavía más descarados o que revelan la verdadera manera en la que ver el desarrollo de videojuegos. En julio de 2024 el CEO de Unity se destacó por llamar a los desarrolladores que no ponían como prioridad la monetización de juegos ‘idiotas’.

En septiembre 12 de 2023 Unity anunció un nuevo sistema de monetización que cobrará a los desarrolladores un ‘impuesto’ cada vez que un jugador descargue un título que utilice Unity independiente de si ya compro el juego y solo lo está instalando de nuevo, si es una descarga a través de un servicio como Game Pass o si se trata de una plataforma diferente en versión portada.

No solo esto, sino que además y de manera silenciosa Unity removió su repositorio en GitHub que contaba con los términos de servicio anteriores. El cambio no pasó desapercibido pues esta versión incluía una cláusula que indicaba que, si bien Unity tenía la autorización para cambiar su TOS, los desarrolladores podían escoger el que se aplicarán las condiciones del TOS al momento en que se lanzó su videojuego. Este pequeño cambio evitaría una de las principales molestias y es que la nueva política no solo aplica para nuevos juegos que serán lanzados después de enero de 2024 (cuando se pondrá en funcionamiento el impuesto a descargas), sino que de manera retroactiva funcionará con juegos desarrollados hace años y que todavía utilizan Unity.

Imágenes: Wikicommons

En referencia de HumanEval, Code Llama puntuó 53,7 logrando escribir código con precisión basándose en descripción de texto. Meta lanza esta herramienta con el modelo de lenguaje Llama 2, haciendo el trabajo más eficiente para desarrolladores y empoderando a inexpertos que están aprendiendo a codificar.

Meta lanzó Code Llama, un modelo de lenguaje grande (LLM) que puede usar un mensaje de texto para generar y discutir un código. Code Llama es lo último en LLM sobre tareas de codificación, disponible para el público.

Según Meta, Code Llama tiene el potencial de hacer que los flujos de trabajo sean más rápidos y eficientes para los desarrolladores y reducir la barrera de entrada para las personas que están aprendiendo a codificar.

Code Llama es presentada como una herramienta educativa y productiva potencial, para ayudar a los programadores a escribir software de una manera más sólida y documentada. Utilizará la misma licencia comunitaria (gratuita)
“Creemos que un enfoque abierto hacia la IA es lo mejor para desarrollar nuevas herramientas de IA que sean innovadoras, seguras y responsables. Por lo que estamos lanzando Code Llama para uso comercial y de investigación bajo la misma licencia comunitaria que Llama 2.”, explica Meta.

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Meta es consciente de que los programadores actualmente utilizan LLM para asistir tareas como escribir nuevo software y depurar código existente. El gigante tecnológico presenta tres tamaños de Code Llama, el más pequeño es cabe en una sola GPU para proyectos de baja licencia.

Entre las novedades se destaca que puede generar código y lenguaje natural sobre el código, tanto a partir de las indicaciones de código como de lenguaje natural; por ejemplo “escríbeme una función que genere la secuencia de Fibonacci”. Además se puede utilizar para completar y depurar código.

Es compatible con muchos de los lenguajes de programación conocidos como Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C# y Bash, entre otros. Los tamaños 7B, 13B y 34B están entrenados con 500 mil millones de tokens y datos relacionados con codificación.

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“Los modelos base e instrucción 7B y 13B están entrenados para completar el medio (FIM), lo que les permite insertar código existente, lo que significa admitir tareas como la finalización del código desde el primer momento.”
Code Llama recibe una entrada de instrucción en lenguaje natural, comprendiendo mejor lo que la gente espera de sus indicaciones. Meta recomienda usar Instruct variantes ya que se ha perfeccionado para generar respuestas útiles y seguras.

Entre tanto, Code Llama está diseñado para apoyar también a los ingenieros en todos los sectores: investigación, industrial, proyectos y ONG. Cabe notar que los generadores se empeñan en ayudar a los desarrolladores: GitHub lanzó Copilot en marzo, impulsado por GPT-4; AWS de Amazon lanzó CodeWhisperer y Google está pendiente de publicar la herramienta AlphaCode.

Holberton Coderise abre beca del 100% para interesados en aprender desarrollo de software

Coderise SAS BIC en alianza con Holberton Colombia se unieron para potenciar la carrera de un desarrollador de software con una historia inspiradora. Coderise entregará una beca del 100% para entrenarse en el Programa de Fundamentos de desarrollo de software de Holberton Colombia a quien haya pasado el proceso de admisión y cuente mediante un video de no más de cinco minutos su historia y el por qué debe ganarse la beca.

Los requisitos para poder aplicar a la beca son:

1 – Aprobar el proceso de admisión de Holberton Colombia y pasar el periodo de prueba de 30 días

2 – Poder certificar que en la actualidad vive en un hogar de estrato socioeconómico 1, 2 o 3.

3 – Mérito y compromiso con el programa.

4 – Realizar un video de no más de cinco minutos en el que expliques por qué razón mereces ganarte la beca y nos cuentes una historia inspiradora.

5 – Envía tu correo como un archivo adjunto/enlace al correo electrónico ana.contreras@holbertonschool.com y llenar este formulario: clic aquí: Link

6 – Aplica al programa de Holberton. El proceso de admisión y las pruebas no tienen ningún costo, pero debes haber aprobado este para calificar y ganar la beca. Puedes hacer el proceso en este enlace.

Puedes inscribirte ya al proceso de admisión en el sitio web de Holberton Colombia. Las admisiones cierran el 26 de septiembre.

Imagen: META

Dev Home, la define el gigante tecnológico como una nueva experiencia en Windows 11, que le permitirá ser más ágil en tus tareas con funciones como WinGet, que realizará una configuración “más fácil y rápida”.

Por su parte, Dev Drive mejorará el rendimiento del sistema de archivos, a la par un tablero personalizado hará un “seguimiento de todos sus flujos de trabajo y tareas en un solo lugar”.

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Una de las cosas que más llama la atención de este nuevo ‘juguete’ para desarrolladores, es que promete facilitar la conexión a GitHub y configurar tu computador para codificar los repositorios que te interesan, instalando fácilmente las herramientas y los paquetes que necesitas.

Además podrá configurar sus entornos de codificación en la nube utilizando Microsoft Dev Box y GitHub Codespaces.

¿Trabajo de días en horas?

Según Microsoft, solo bastará unos cuantos clics para codificar; como lo mencionamos arriba, con la nueva configuración de WinGet, los días que pasabas haciendo el trabajo manual y con el riesgo de cometer errores, ahora solo será necesario darle ejecutar a ‘winget configure’ para que el proceso de codificar sea más sencillo.

En tanto a Dev Drive, este se basa en el sistema de archivos resistente que, “combinado con una nueva capacidad de modo de rendimiento en Microsoft Defender for Antivirus, ofrece una mejora del sistema de archivos de hasta un 30 % en los tiempos de compilación para escenarios de E/S de archivos”. explica el gigante tecnológico.

La compañía promete que con el nuevo ‘modo de rendimiento’ será más seguro para tus cargas de trabajo que las exclusiones de carpetas o procesos, “lo que proporciona una solución definitiva para equilibrar la seguridad con el rendimiento”, puntualiza.

Para hacer uso de la nueva herramienta, podrás descargar en  Microsoft Store.

Imagen: Microsoft 

La filtración del código se conoció, gracias a una presentación legal ante el Tribunal de Distrito de Estados Unidos. Según el documento, el software más importante de la red social liderada por Elon Musk, apareció en GitHub, uno de los servicios de alojamiento de Internet más conocido y utilizado en el mundo.

Twitter se enteró, el pasado viernes, que su código fuente estaba rondando por GitHub e inmediatamente enviaron aviso al servicio de alojamiento. La red social avisó a la compañía de que había una infracción de derechos de autor, por lo que exigían la eliminación inmediata del código.

Por su parte, los de GitHub aprobaron la solicitud de eliminación y el código ya no aparece en la plataforma. Sin embargo, The New York Times, el primer medio en información la filtración, sugiere que posiblemente, el código estuvo expuesto en el sitio durante “al menos varios meses”.

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Al parecer, desde Twitter aún no saben cuántas personas pudieron tener acceso al código, pero están solicitando, ante la corte, que GitHub revela los nombres de los usuarios que descargaron el código. Además, también piden que se dé a conocer la identidad de las personas que filtraron el código fuente de la red social.

Lo cierto es que la filtración del código supone una vulnerabilidad gravísima para la plataforma. Al tener acceso al software central de la red social, los usuarios pueden conocer sus debilidades y hacer estragos en ella. Por ejemplo, podrían explotar la información personal de los usuarios de Twitter, incluso, causar daños internos para que la red social deje de funcionar.

Imagen: archivo ENTER.CO

Los desarrolladores ya podrán codificar con tan solo usar su voz. La nueva función de creación de código con voz es especialmente útil para las personas que tienen dificultad con el movimiento de sus manos. Copilot realizará algunas acciones como navegar por bloques, moverse a diferentes líneas de código, resumir la tarea que realiza un fragmento de código, entre otras tareas simples. Así mismo, los usuarios podrán controlar Visual Studio Code con comandos como “ejecutar el programa” o “alternar modo zen”.

“Estamos entusiasmados con el potencial de brindar los beneficios de GitHub Copilot a más desarrolladores, incluidos los que tienen dificultades para escribir con las manos”, argumentó GitHub en su publicación de blog. “’¡Hola, GitHub!’ solo reduce la necesidad de un teclado al codificar dentro de VS Code por ahora, pero esperamos expandir sus capacidades a través de más investigaciones y pruebas”.

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La compañía no menciona por cuánto tiempo estará disponible este experimento, pero puedes registrarte desde el servicio de Copilot de GitHub. La compañía dispuso una página exclusiva para probar el experimento de voz; podrás registrarte en la lista de espera en el sitio de ‘Hola,GitHub’.

Cabe recordar que Copilot es una herramienta de inteligencia artificial que pertenece a GitHub. La compañía presentó su lanzamiento a principios de este año, donde se anunció además que la herramienta llegaba para ayudar a los desarrolladores a escribir su código. Copilot le sugiere líneas de código a los desarrolladores dentro de su editor de código, tal como funciona Google Documents, donde se sugiere la próxima palabra del texto. La herramienta incluso puede sugerir algoritmos complejos y métodos completos.

imagen: Pexels

El uso de modelos creador con Machine Learning es una de las herramientas que más ha cobrado popularidad en la década más reciente de desarrollo. Por ejemplo, está la idea que en un futuro muchos proyectos cuenten con ‘co programadores IA’ que ayudan a crear código de manera más rápida y efectiva.

Sin embargo, cuando se plantean estos modelos a menudo la duda está en si estos programadores AI producen más o menos errores que los humanos. Y la buena noticia es que un estudio comprobó que, contrario a lo esperado, estos modelos producen incluso menos bugs.

El estudio se llevó a cabo utilizando como sujeto de prueba el Codex OpenAI que sirve como motor del GitHub Copilot (uno de los modelos más populares de este tipo).

¿Cuál era el reto? La principal inquietud que generan la mayoría de estos modelos LLM es que son entrenados a través de cantidades masivas de código y text data. El problema está en que todos estos recursos fueron creados por humanos y, por lo tanto, la pregunta está en si los programadores AI pueden también reproducir estos mismos errores. Un problema importante, pues un programador no detectaría estas fallas, sino hasta después de insertar el código creado dentro de sus propios proyectos.

El segundo problema está en la seguridad. La idea de estos ‘co-pilotos’ es que creen código que sea seguro. El problema está en que este concepto requiere de mucho más contexto del que se podría imaginar. Cualquier desarrollador sabe, por ejemplo, que código aislado puede ser seguro, pero ejecutado dentro de otro software puede que no.

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¿La respuesta? Poco conclusiva. Hay demasiadas variantes y el problema está precisamente en esto. Se debe considerar el lenguaje utilizado y el software en el que es desplegado, por ejemplo. Otro factor importante es con qué se le está comparando. En este caso los sujetos de prueba fueron estudiantes, no programadores expertos.

“El análisis actual de los resultados de nuestro estudio de usuarios no ha encontrado ninguna diferencia estadísticamente significativa; todavía estamos analizando esto, incluso cualitativamente, por lo que no sacaría conclusiones sólidas de esto, particularmente porque fue un estudio pequeño (58 usuarios en total)”.

La conclusión rápida es que falta mucho para que las máquinas remplacen a quienes las programan. Para empezar, porque estamos en un punto en el que la manera en la que educamos a estos modelos supone que tienen los mismos errores base de un humano (o al menos, el potencial de que los cometan). Pero además porque el contexto sigue siendo clave en el desarrollo de software… algo en lo que los programadores AI todavía necesitan apoyo de humanos.

Imágenes: Foto de Pixabay

A través de una carta publicada en el sitio web de Software Freedom Conservancy (una organización sin fines de lucro que promueve la defensa de los proyectos de software libre), un grupo de programadores hizo un llamado a abandonar GitHub, asegurando que la plataforma, al ofrecer ciertas herramientas pagas, “ha perdido su propósito original”.

“Git se diseñó justamente para ser el reemplazo de un software propietario. El objetivo era lograr hacer que el desarrollo de código abierto pudiera distribuirse sin necesidad de un sitio centralizado, mediante herramientas construidas bajo la misma idea de software libre”, sostienen en la publicación.

Para la organización, que está financiada por varias empresas de renombre como Google y Mozilla, de acuerdo a información de TechCrunch, GitHub, ha distorsionado a Git con sus funciones complementarias pagas, al punto de que, han convertido al sistema en un software de propietario centralizado.

Los ataques van dirigidos específicamente a Microsoft, quien desde el 2018 es el propietario de GitHub gracias a una de las transacciones más costosas de la historia de la compañía, estimada en US$ 7.500 millones.

Copilot: la gota que rebasó el vaso

En 2021 Microsoft lanzó una versión de prueba de un nuevo asistente de edición de código llamado Copilot, bajo la premisa de aliviar las cargas de los desarrolladores, quienes históricamente han creado y diseñado la mayoría de softwares de una forma casi completamente manual.

La versión de prueba duró un año, hasta que esta semana, GitHub anunció que el software, basado en Inteligencia Artificial (IA), continuará siendo de uso gratuito únicamente para estudiantes. En cambio, los usuarios particulares, pese a que podrán acceder a una prueba sin costo por 60 sías, deberán comenzar a pagar una suscripción mensual de US$10.

Desde su lanzamiento, Copilot logró atrae a cerca de 1,2 millones de usuarios, quienes pudieron comprobar que la herramienta es capaz de escribir cerca del 40 % de la totalidad de un código por sí misma.

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De acuerdo a Thomas Dohmke, quien es el CEO actual de GitHub, el nuevo asistente de la plataforma está pensado para sugerir, en tiempo real, líneas de código a los desarrolladores, quienes históricamente han soportado la carga de crear y diseñar softwares de una forma casi completamente manual.

Copilot, que busca facilitar ese trabajo, nació en el 2021 y desde entonces más de 1,2 millones de usuarios pudieron acceder a una versión de prueba gratuita. De acuerdo a la compañía, algunos desarrolladores pudieron comprobar que la herramienta es capaz de escribir cerca del 40 % de la totalidad de un código por sí misma.

Lo anterior es posible, debido a que la IA de GitHub está diseñada para reconocer el contexto y el estilo del proyecto en un primer momento. Una vez estas características sean claras, el asistente planteará para sí mismo varias opciones posibles, hasta formular su sugerencia definitiva al usuario.

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Copilot, que funciona como una extensión compatible con editores como IDEs, JetBrains, Neovim, Visual Studio y Visual Studio Code, ya está disponible para todo el público con distintos planes de acceso. Para los estudiantes certificados y para quienes mantienen proyectos de software de código abierto con cierta reputación, el software será gratuito; mientras que los usuarios particulares, aunque pueden acceder a una prueba gratuita de 60 días, deberán pagar una suscripción mensual de US$ 10 dólares.

Los clientes empresariales, por su parte, deberán esperar un poco más, pues Copilot estará disponible para las compañías a finales del 2022.

Además de la escritura automática, la nueva IA de GitHub también permitirá a los desarrolladores generar secciones completas de código repetitivo, realizar pruebas unitarias para corroborar el funcionamiento de un fragmento del código, y crear algoritmos de cierta complejidad.

Imágenes: Captura de Pantalla

Bueno… los robots ahora están haciendo mejores memes que nosotros. Es posible que se hayan encontrado con algunas imágenes como estas en su línea de tiempo de Twitter:

The prompt was: “Courtroom sketch of the xenomorph from Alien on trial for felony jaywalking” pic.twitter.com/4FBhgYpEzn

— ♥️ Lucky Bun (@Lucky_BunTTV) June 9, 2022

Estás imágenes son producidas por DALL.E Mini: un modelo de inteligencia artificial que es capaz de crear imágenes de (casi) cualquier indicación que le des. Como por ejemplo:

La herramienta de código abierto fue desarrollada por Boris Dayma, un desarrollador enfocado en modelos de inteligencia artificial. Por ejemplo, además de DALL.E Mini también tiene otro modelo enfocado en crear trinos a través de palabras. En este enlace puedes encontrar su perfil de Github, en caso de que quieras dar una mirada a algunos de sus proyectos.

¿Cómo funciona de DALL.E Mini?

El modelo se entrena mirando millones de imágenes de Internet con sus palabras asociadas. Con el tiempo, aprende a dibujar una imagen a partir de un mensaje de texto. Algunos de los conceptos se aprenden de memoria ya que se pueden haber visto imágenes similares. Sin embargo, también puede aprender a crear imágenes únicas que no existen, como “la torre Eiffel está aterrizando en la luna”, combinando varios conceptos.

Para lograr esto lo que DALL.E Mini es, de hecho, combinar diferentes modelos de AI:

– Un primer modelo codificados de imágenes que convierte imágenes puras en una secuencia de números con decodificador asociado.

– Un modelo que convierte las indicaciones en texto en una imagen codificada.

– Un modelo que ‘juzga’ las imágenes creadas buscando aquellas con mejor calidad para filtrar las mejores.

De acuerdo con Dayma el modelo sigue en entrenamiento y

¿Cómo puedo crear imágenes?

Para poder crear tu propia plantilla lo único que debes hacer es ingresar en este enlace.

Ten presente algunas cosas: la descripción debe ser en inglés. También debes tener presente que el modelo es capaz de reconocer la mayoría de escenarios y sustantivos a utilizar, pero en algunos casos puede tener problemas. Esto ocurre la mayoría de veces cuando un sustantivo puede aplicar para diferentes objetos o personas.

También puedes terminar encontrando un mensaje que te indica que no es posible crear tu imagen debido a un alto tráfico. Sin embargo, lo único que tienes que hacer para solucionar este problema es cerrar el mensaje e intentar de nuevo varias veces.

El proceso también toma algunos minutos en completarse, así que lo último que debes hacer es tener un poco de paciencia. También es importante mencionar que el modelo tiene problemas al recrear los rostros, así que no esperes dibujos de alta calidad al momento de crear tus propias plantillas.

Imágenes: captura de pantalla

Una de las primeras cosas que aprendes al momento de desarrollar código, es que es más fácil trabajar sobre las bases que otros han dejado. Los recursos están a la mano y plataformas como Github demuestran que la idea del desarrollador aislado es otra de esas exageraciones de Hollywood tan obsoletas como la del hacker con pinta de punkero. Una muestra de esto está en la manera en la que hoy cada vez más empresas y desarrolladores están mostrando su apoyo al código abierto (open source), buscando que sea la norma en la mayoría de proyectos.

La afirmación viene de los resultados del State of Open Source Report, un informe realizado por OpenLogic con el objetivo de medir el impacto y uso de código abierto entre los desarrolladores. Para este año se entrevistaron a más de 2660 profesionales, así como organizaciones que hacen uso de herramientas de código abierto.

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El reporte entrega algunos datos más interesantes. Por ejemplo, el tipo de herramienta de código abierto más usada por las organizaciones son programas y frameworks con un 39.25%, seguido de bases de datos y tecnología de admistración de datos (36.45%). Estos dos primeros lugares son poca sorpresa paras las personas que han trabajado en empresas de tecnología. Lo interesante está en las posiciones por debajo, como por el ejemplo el uso de sistemas operativos (34.01%), herramientas de seguridad (23.67%) o incluso Analytics.

Por supuesto esto no significa que los usuarios de estas herramientas no tengan ciertas dudas o precauciones al momento de usarlas. Por ejemplo, un 29.54% aseguró que les preocupaba no contar con las habilidades para poder probar, usar, integrar o brindar soporte a estas herramientas. Un 26.55% expresó preocupación sobre las licencias y restricciones de algunas herramientas, mientras que un 30.73% aseguró que este tipo de herramientas no escalaban tan bien como software comercial (20.73%). Pero quizás lo más interesante esté en que un 27.51% expresó no tener ningún problema o reserva con utilizar código abierto.

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Ahora Github permitirá que los desarrolladores creen ‘categorías’ de acceso a su código, de manera que las personas que hagan donaciones a su repositorio puedan acceder a espacios privados, que obviamente ofrecerán ventajas de acuerdo con la categoría a patrocinar.

“Los desarrolladores y organizaciones con Patrocinadores de GitHub habilitados ahora podrán adjuntar un repositorio privado a cada uno de sus niveles de patrocinio. Esto otorgará a los respectivos financiadores acceso al repositorio. Estas invitaciones son administradas automáticamente por GitHub, por lo que no queda nada por administrar después de configurarlo. Esto convierte algo que muchos de ustedes estaban haciendo manualmente en una parte compatible de Patrocinadores de GitHub. ¡Estamos emocionados de ver cómo lo usarás!”, anunció en su blog la plataforma.

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Aunque algunos pueden pensar que incluir código detrás de ‘paywalls’ puede ser una manera de ocultar material útil información, lo cierto es que Github simplemente está tomando prestadas lecciones de sitios como Patreon. Estas plataformas se han encargado de crear un modelo que permite financiar a proyectos independientes y nuevas profesiones de la Internet (de hecho, es la manera en la que muchos de los creadores de contenido son capaces de generar ingresos adiciones). La creación de categorías hace que las personas estén dispuestas a pagar un poco más, por el acceso a ciertos beneficios (que la mayoría de las veces superan el costo extra de la suscripción).

Desde hace algunos años Github permite a los creadores el agregar enlaces de plataformas externas (como la antes mencionada Patreon). Luego la compañía agregó los ‘GitHub Sponsor’, que permiten realizar donaciones directamente a través de la plataforma. La función más reciente parece ser solo el siguiente paso natural para hacer del servicio el lugar ideal para que los desarrolladores no solo creen una comunidad, sino que puedan monetizar al mismo tiempo.

Imágenes: Pixabay

El resumen de Github de 2021 deja un mensaje claro: este es uno de los mejores momentos para desarrollar software. El repositorio de código más grande de la web publicó el 2021 State of the Octoverse Report, que es un resumen de las tendencias en desarrollo de código encontradas a lo largo del año.

De acuerdo con Github, las metas de desarrollo de software están siendo alcanzadas hoy con mayor velocidad que nunca. La plataforma asegura que las ventanas de tiempo de estos proyectos están siendo reducidas en un 33%. Esto ha sido el resultado a la combinación de frameworks más eficientes, así como en un 87% de mejora en la velocidad al reutilizar código y toolchains.

¿Cuáles son los lenguajes de los que más dependen los desarrolladores? De acuerdo con el informe, la mayoría de ellos se siguen apoyando bastante en Python y Java, así como en TypeScript.

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El informe también entrega algunos datos por fuera de aquellos dentro de la plataforma. Por ejemplo, asegura que tan solo un 11% de los de los desarrollares esperan que sus trabajos les soliciten regresar a una ubicación física peramente. Esto es mucho menor al 41% que estaba trabajando de esta manera antes de la pandemia.

Github asegura que hay dos factores importantes permitiendo esta transición. El primero es la documentación. De acuerdo con este informe, un buen READMes (es decir, el archivo que contiene información de los otros archivos en un directorio). Así como buenas prácticas de manejo de repositorios y guías que pueden incrementar hasta en un 50% la productividad. El segundo factor es la automatización, que de acuerdo con el reporte ha generado mejoras de hasta 43% en la productividad.

Otro punto positivo está en un aumento de las prioridades al momento de alimentar nuevo talento dev. Por ejemplo, más compañías están buscando dar a sus desarrolladores mentorias, así como el poder crear mejores ambientes. De acuerdo con los equipos contactados dentro de Github, este tipo de espacios aumenta en un 46% la productividad de los desarrolladores al estar apoyados con mentores y capacitaciones.

Imágenes: Pexels

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Una de las primeras cosas que aprendes en desarrollo web es que la mitad de los recursos ya están disponibles. Es un mantra que es de bastante ayuda, pues muchos pueden sentirse intimidados cuando realizan sus primeros proyectos de l desarrollo web al creer que tienen que hacer todo por su cuenta.

Así que en ENTER.CO hablamos con algunos desarrolladores web y les preguntamos sobre sus ocho herramientas indispensables al momento de trabajar.

GitHub

Comencemos por la opción obvia. Aunque todo desarrollador ha escuchado de GitHub, aquellos que recién ingresan pueden no tener tan claro qué es o para que sirve. De manera sencilla: es la fuente más grande y avanzada de código en la Internet. ¿Qué tan grande? Se estima actualmente cuente con más de 65 millones de usuario y más de 28 millones de repositorios.

Buddy

Los términos Continuous Integration (CI) y Continuous Delivery (CD) ameritan su propio artículo, en particular porque todo desarrollador web tendrá que utilizarlos en su carrera profesional. Pero, de manera sencilla, puedes pensarlo como uno de los órganos vitales del desarrollo de aplicaciones. Buddy hace que los workflows más complicados de CI y CD sean mucho más fáciles. Un punto que tampoco podemos olvidar es GitHub, GitLab, AWS, Shopif y WordPress.

NetBeans

Hace un par de años, NeatBeans era considerado como solo un editor de textos. Sin embargo, la herramienta se ha convertido en una de las mejores aplicaciones framework que existen. Especialmente útil si eres un fan de Java, hoy la app te entrega editores, wizards, plantillas, así como funciones como la posibilidad de resaltar tu código semántica y sintácticamente.

Bootstrap Studio

Hay pocas herramientas más útiles para crear sitios web que los framework ofrecidos por Bootstrape. El primer punto a favor es que es una herramienta que no requiere de conexión. Pero más impresionante es la versatilidad que permite. Puedes exportar HTML, puedes abrir tus diseños en la mayoría de dispositivos y puedes arrastrar los elementos para crear un sitio que responda a la medida.

CodeLobster

Esta es una herramienta que salva vidas al momento de realizar desarrollos PHP. CodeLobster cuenta con una opción de autocompletar que hace que el desarrollar aplicaciones web sea increíblemente sencillo. Quizás el elemento que más nos gusta es que valida tu código localmente detectando automáticamente la configuración actual del servidor y configurando los archivos correspondientes. ¿Mencionamos que es gratis? Y su versión profesional, sin duda, merece la inversión.

Imágenes: Foto de Lukas en Pexels

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Las similitudes y diferencias

Git y GitHub sirven para proveer el control de un código, unificarlo e inclusive compartirlo, pero estas son todas las similaridades de las dos plataformas, según señala el portal Simple Learn. De hecho, señala que, si buscáramos una analogía, Git sería un computador, mientras que Github representaría una red de computadores que están llevando a cabo una misma tarea, pero con diferentes métodos.

¿Qué es Git?

Git es un sistema de control de versiones distribuido (DVCS) de software de código abierto y gratuito diseñado para administrar todo el historial del código fuente. Este les permite a los desarrolladores mantener un historial de las confirmaciones, revertir cambios y compartir códigos con otras personas. Para poder usarlo se debe instalar en el computador. Esto quiere decir que las personas que lo usan no necesitan de Internet para usarlo o acceder a su repositorio local.

Es actualmente unas de las herramientas más conocidas y usado por empresas como Amazon, Microsoft, Facebook, por solo nombrar algunas.

¿Qué es Github?

Github es un repositorio de Git, ofrece control de versiones y administración de códigos entre otras funcionalidades. Por ejemplo, la creación de proyectos colaborativos y seguimiento de fallas o errores. Al ser una red, no está guardado en nuestro computador, sino en la nube. Lo que quiere decir que necesita de Internet y para usarlo o acceder a su biblioteca necesitamos una conexión.

Existen versiones de escritorio, pero esto no significa que este instalado en nuestro computador, en su lugar es una herramienta que ayuda a sincronizar nuestro computador con el servidor.

Los desarrolladoras pueden usarlo como backups para crear repositorios a los que acceden después y para compartirlo con otros. Además, es importante resaltar que Git puede ser usado sin Github, pero no en viceversa. Además, las dos son herramientas gratuitas, una de las principales características de los software open-source, pero no le pertenecen a la misma compañía. Git es de Linux y fue lanzado en 2015; mientras que Github es de Microsoft.

Actualmente tienen varios competidores; por ejemplo, Gitlab. Pero esta no tiene un repositorio tan extenso como Github, resalta el portal Dev Mountain

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Imagen: Stories en Freepik. 

GitHub’s Good Day Project realizó una encuesta a varios programadores de su comunidad. En esta le pedían calificar si tuvieron un día increíble, bueno o terrible; además, calificar su productividad y, finalmente, describir de manera detallada las actividades realizadas durante el día por dos semanas. El estudio también analiza el impacto que tiene en los desarrolladores hacer una reflexión diaria sobre su labor.

¿Qué hace un día malo?

De acuerdo con los desarrolladores, su productividad puede verse muy afectada si hay más de dos reuniones en un mismo día, pasando de un 74 % de progreso hacia sus objetivos a solo un 14 %. Mientras tanto, los desarrolladores que solo tienen una reunión por día aseguran cumplir con un 99 % de sus objetivos diarios.

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Mientras tanto, las interrupciones, como solicitudes que deben responderse inmediatamente o disrupciones pueden hacer de un día verdaderamente lento, pasando de 82 % de trabajo a solo el 7 %. “Al minimizar las distracciones y crear tiempo de concentración, no solo logramos hacer el trabajo, sino que reducimos los niveles de estrés”, explica el estudio de GitHub.

Así mismo, los encuestados aseguraron que tenían un mejor día cuando estaban haciendo código que cuando llevaban a cabo solicitudes de extracción. Usualmente, un buen día para un desarrollador es aquel en que alcanza ‘flow’, conocido como un estado donde la concentración y creatividad alcanzan sus niveles máximos y se logran hacer más cosas.

El estudio resalta además que reflexionar sobre su día y determinar las labores cumplidas ayuda a generar una sensación de cierre al final de la jornada laboral que les permite medir a los profesionales de cualquier campo sus objetivos y rendimiento. Los participantes aseguraron que reflexionar durante estas dos semanas les ayudó. Lo más importante es que no se necesita tecnología para poder hacerlo, un lápiz y papel son suficientes.

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Imagen: Roungroat en Rawpixel.

Por ejemplo, se necesita un software que permita crear, mantener, dar soporte y corregir fallas en los códigos que son creados y aunque muchas veces estos son dados por la misma empresa donde trabajan, otras tienen la opción. Además, las forma en cómo se comunica el equipo y cumplen objetivos o unen diferentes partes para completar un proyecto también tiene sus propias características. “Las dinámicas de un desarrollador pueden ser muy diferentes a las de otros sectores y trabajos en equipo. Aunque es necesario tener un calendario y un tracker de tareas, las herramientas más eficientes son las que ayudan a medir su progreso a través de sus diferentes proyectos y le ayudan a alcanzar sus objetivos”, explica Carlos Cardenas, ingeniero de Software de Holberton School Colombia.

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A continuación, te compartimos 5 herramientas recomendadas por los ingenieros de Holberton School para mejorar el día a día de un desarrollador y ser más productivo:

GitHub

Esta será la versión de Google Drive para muchos ingenieros. Este servicio permite almacenar repositorios de Git en la nube; además si estás en favor del Open-source, podrás dejarlo público para que otros puedan usarlo en sus proyectos o dejarlo privado.

Esto significa que en este sitio también encontrarás información que te puede ayudar a realizar tus proyectos e inclusive solucionar tus dudas en los foros en los que toda la comunidad ayuda

Calendario personal y de la empresa

La segunda herramienta que siempre necesitarás tener a mano es un calendario. En realidad, dos: uno será personal, donde te pondrás objetivos personales y puntos en los que te recordarás a ti mismo el progreso que deberías tener de una tarea específica; especialmente para los proyectos a largo plazo y, el segundo, será el empresarial, donde todos los colaboradores de un proyecto verán fechas de entrega, reuniones y otros eventos importantes.

Teniendo en cuenta el dinamismo de los equipos de desarrolladores, la posibilidad de que vivan en diferentes zonas horarias y la posibilidad de pertenecer a diferentes proyectos con diferentes roles, un calendario será tu mejor amigo.

Temporizador y alarmas

Actualmente, la posibilidad de ser multitarea se ve en muchas hojas de vida, pero de acuerdo con los expertos, esta no es una ventaja, pues el cerebro necesita completa concentración para poder realizar una sola tarea de manera correcta y le toma 20 minutos lograr enfocarse por completo en realizar una actividad; por eso es recomendable tener espacios de tiempo en los que te dediques a una sola tarea.

Una alarma análoga, no la de tu teléfono, podría ser de utilidad si debes concentrarte en un proyecto o tarea. Puedes decidir que no vas a realizar llamadas, responder emails o mensajes por dos horas y este tiempo dedicárselo de manera exclusiva a concentrarte en algo específico. Con el tiempo, te acostumbraras a trabajar de esta manera y si organizas de manera adecuada tus prioridades verás una mejora en tu productividad.

Jira o herramientas similares

Jira es un gestor de proyectos usado por los equipos porque ayuda a planear y supervisar. En este se puede hacer seguimiento al flujo de trabajo y colaborar para entregar un proyecto con éxito en las fechas acordadas, explica el portal Ubiqum

Además, los encargados pueden generar informes para entender en que momentos la productividad o métodos usados no están funcionando para mejorar o evaluar nuevas estrategias.

Silver searcher o herramientas similares

Cuando hay una falla en el código, a veces es cómo buscar una aguja en un pajar. Silver Searcher te puede ayudar a encontrar una línea específica del código en un documento extenso, es recomendad por 7Pace, una empresa de herramientas de productividad colaborativa. Otra muy conocida para este tipo de tareas es Ack.

Silver Searcher funciona en Unix-like y Windows.

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 Imagen: Stories en Freepik.