El rol de la tecnología en las empresas se enfatiza día a día. Y de esta forma, surge una necesidad cada vez más grande para las empresas de asimilar recursos y herramientas de trabajo especializados. En el mundo de los DevOps, surge un creciente interés por las metodologías ágiles y cómo éstas ayudan a las empresas y a los equipos de desarrollo a potenciar su trabajo.
En este artículo queremos presentarte un conjunto de herramientas de DevOps Agile que te permitirán trabajar de manera más eficiente.
Las mejores herramientas DevOps Agile que debes conocer
Comencemos aclarando que este mercado es cada vez más grande y logra mayor protagonismo. Según un informe de DZone, el mercado de DevOps generará alrededor de $6600 millones para 2022. Cada vez más organizaciones lo implementan a diferentes escalas, y usted debería ser una de ellas.
Hagamos una pausa… ¿No sabes lo que significa este concepto? Se trata de prácticas, filosofías de trabajo y herramientas que permiten a las organizaciones ofrecer servicios de TI de una forma más eficiente. Al adoptar esta filosofía, los clientes pueden recibir correcciones rápidas, obteniendo una ventaja competitiva en el mercado.
Todo ello hace que las empresas que incorporan esta cultura de trabajo, a través de diferentes herramientas, estén en mejores condiciones para cumplir sus objetivos. Después de todo, pueden optimizar sus productos y servicios con procesos de desarrollo rápidos. ¿Quieres saber cuáles son las mejores herramientas de DevOps Agile? Te contamos sobre ellos a continuación.
Jenkins
Jenkins es un servidor de automatización de código abierto. Sirve para automatizar todos los procesos de desarrollo de software. Por ello, esta herramienta permite a los equipos monitorear tareas recurrentes, integrar cambios fácilmente e identificar problemas de forma rápida.
Jenkins te permite usar más de 100 complementos, que se pueden integrar con muchas herramientas actuales. Este programa independiente está codificado en Java y se ejecuta en Windows, Linux o macOS. Además, se puede configurar a través de una sencilla interfaz web con ayuda integrada.
Docker
Docker es utilizado por más de 11 millones de desarrolladores en todo el mundo. Esta herramienta te permite construir, empaquetar e implementar código de manera simple y dinámica para mejorar la productividad de tu equipo de trabajo.
Docker elimina todas las actividades de configuración y se centra en fomentar la colaboración en equipo. En este sentido, Docker permite que los desarrolladores se ejecuten en el entorno de desarrollo y en los equipos de operaciones para realizar diversas pruebas e implementaciones.
Tiene varias características notables a su favor. Por ejemplo, Docker puede usar la virtualización en el sistema operativo para entregar aplicaciones en contenedores. Además, funciona con GCP y AWS, simplificando la migración a la nube. También se integra sin problemas con otras herramientas, como GitHub o CircleCI.
Puppet
Puppet es una herramienta de código abierto para mejorar la gestión de la configuración del software a través de la automatización. Esta herramienta funciona para administrar las diferentes etapas del ciclo de vida del software. Por ejemplo, aprovisionar la estructura de TI, aplicar parches y configurar componentes de software.
Entre sus principales características, Puppet está desarrollado en C++, Clojure y Ruby. Por esta razón, funciona sin problemas en Windows, Linux y Unix. También utiliza lenguaje declarativo para definir la configuración del sistema. Uno de sus beneficios más importantes es que reduce los errores manuales, lo que le permite a su equipo escalar la infraestructura de TI.
Apache Maven
Apache Maven está creado en Java y se especializa en proyectos que también se desarrollen en Java. ¿Y para qué sirve? Busca gestionar y entender proyectos. Ayuda en la construcción, elaboración de informes y documentación de los diversos proyectos.
Apache Maven tiene objetivos predefinidos para compilar y empaquetar código. También te permite descargar los complementos de Maven y las bibliotecas de Java para que el proceso de desarrollo sea lo más rápido y eficiente posible. Además, al utilizarlo, también dispondrás de actualizaciones automáticas y cierres de dependencias.
Bamboo
Bamboo también se utiliza para vincular compilaciones, lanzamientos y pruebas automatizadas. ¡Todo en un solo flujo de trabajo! Gracias a esta herramienta, puedes crear planes de construcción de varias etapas.
Existen dos versiones por las que puedes optar: una de código abierto y otra de pago. Si desarrollas un proyecto de código abierto, no hay necesidad de pagar. Por otro lado, si trabajas desde una organización comercial, deberás pagar una suscripción. La interfaz de Bamboo es muy intuitiva y fácil de utilizar; las funciones de autocompletar y los procesos de automatización hacen que la inversión valga la pena.
Gradle
Por último, también puedes utilizar Gradle. Esta herramienta te permite acelerar la productividad de todos los desarrollos de software. Gradle está construido en Java, Kotlin y Groovy, y se usa para automatizar diferentes aspectos de los proyectos. Por ejemplo, desarrollo, prueba e implementación de software.
Gradle cuenta con un ecosistema de integraciones muy avanzado, además de diferentes plugins que permiten sistematizar la entrega del software a lo largo de todo el ciclo de vida. Gradle permite escalar el desarrollo a través de construcciones rápidas, y es tan versátil que lo utilizan desde grandes multinacionales hasta pequeñas startups.
En resumen, hemos analizado distintas herramientas DevOps Agile que puedes aprovechar para tu negocio. Como has visto, te ayudarán a conseguir cada vez mejores resultados, ¡y esperamos que este artículo te haya sido de gran ayuda!
Si cree que construir un Producto después de haber comenzado a venderlo en el mercado es una idea loca, estamos aquí para mostrarle excelentes ejemplos de productos mínimos viables que demuestran lo contrario.
Los productos mínimos viables (o MVP por sus siglas en inglés) pueden ser cualquier idea o producto que presente solo un conjunto limitado de funciones o capacidades suficientes para demostrar el concepto que representa en un mercado determinado.
Ya sea que esté trabajando en el desarrollo de aplicaciones o en una tienda de golosinas veganas para perros, crear un MVP podrá ahorrarle tiempo y dinero en el camino hacia la comercialización de un producto terminado, y la definición no se detiene ahí, ya que también se pueden abordar promociones, canales, segmentos o servicios mínimos viables.
Una de las características que Facebook, Dropbox y Zappos tienen en común es que comenzaron como productos mínimos viables. Esto demuestra que para lanzar un gran proyecto no siempre es necesario invertir toneladas de dinero, sino escuchar al mercado y atenderlo cuidadosamente de acuerdo con los comentarios que los usuarios puedan tener sobre una idea.
En este artículo le mostraremos cuáles son los diferentes tipos de MVP y le daremos ejemplos para que pueda inspirarse y aventurarse fácilmente en el salvaje mundo del desarrollo de productos y servicios. También exploraremos algunos ejemplos de MVP.
5 tipos de productos mínimos viables que se pueden construir con un presupuesto bajo
En el mundo de las startups, es común ver tecnología de punta que nadie sabe realmente para qué utilizar. Es probable que esto sea así porque creadores a menudo se enfocan en llevar productos terminados al mercado sin considerar primero si los consumidores realmente los quieren, y aquí es donde los MVP juegan un papel fundamental en la redefinición de los modelos comerciales.
Piense en las sobrevaloradas gafas de Google que estuvieron a punto de comenzar a venderse en mayo de 2014 por U$S1500. La empresa hizo tanto hincapié tanto en las funciones del producto, como el uso de una plataforma de realidad virtual a través de comandos de voz (lo cual suena muy bien) que se olvidó de que el público no tenía ganas de usar anteojos.
Hay dos tipos de MVP: los MVP de baja fidelidad sirven para comprender mejor las necesidades del consumidor y ver si las soluciones tienen el valor suficiente para resolver sus problemas, mientras que los MVP de alta fidelidad se enfocan más en cuánto pagaría el mercado por un producto y buscan conseguir los primeros consumidores que más adelante puedan colaborar para redefinir la propuesta de valor por medio de comentarios.
La elección entre MVP de alta o baja fidelidad depende de la cantidad de tiempo que tenga y de cuánto esté dispuesto a invertir en esta etapa del desarrollo de su producto.
1. Página de destino
Una página de destino es un sitio web diseñado para motivar a los usuarios a que realicen una acción específica (darle su correo electrónico, ver sus productos o comprarlos) una vez que han hecho clic en una comunicación de marketing como un anuncio de Instagram. Esta es una excelente manera de mostrarles lo que tiene para ofrecer y determinar si sus comunicaciones van por el camino correcto.
Buffer, una aplicación diseñada para programar publicaciones en redes sociales, es un ejemplo extraordinario de esto. El MVP que le dio inicio era una página de destino que describía las capacidades de la plataforma e invitaba a las personas a registrarse. Sin embargo, en aquel momento la aplicación no existía en absoluto, por lo tanto los clientes recibían un mensaje que decía que el servicio no estaba listo y que pronto les llegarían novedades.
Una vez que los creadores tuvieron una base de datos con suficientes usuarios potenciales, comenzaron a preguntarles si estarían dispuestos a pagar por el servicio. Lo que hicieron fue poner a prueba esa hipótesis agregando precios a la página de destino. Esto les permitió ver cuántos usuarios se convertirían realmente en clientes pagos.
2. Videos cortos (Dropbox)
Los videos cortos son uno de los MVP más populares que existen. Son de cero riesgos, económicos y eficaces para comunicar ideas complejas en torno a productos y servicios. Son tan versátiles que se pueden publicar en plataformas MVP como GoFundMe para mostrárselos a los inversores e incluso a consumidores finales.
Le sorprendería saber que Dropbox, que tiene una capitalización de mercado de 11.900 millones de dólares, comenzó como un MVP de 2 minutos que explicaba con cifras en papel cómo funcionaba el servicio en la nube.
3. Campañas publicitarias y maquetas digitales
Las campañas publicitarias permiten determinar si se está dirigiendo al público correcto. Con plataformas como Google y Facebook Ads incluso es posible medir cuáles son las características de sus productos que las personas valoran.
El uso de imágenes generadas por computadora en los anuncios es una forma creativa de poner a prueba el atractivo de un producto. Esto se puede hacer por una fracción del costo real de fabricación de un producto contratando a un diseñador en una plataforma como upwork.com.
Si las personas realmente intentan comprar el producto una vez que han llegado al sitio web a través de los anuncios en redes sociales, podrá decirles que el producto está agotado e incluso darles un cupón, una tarjeta de regalo o un código de descuento que puedan usar más adelante cuando el producto esté disponible. Esto es excelente para determinar si el mercado quiere el producto antes de pasar al proceso de fabricación.
4. Financiación colectiva
Si ya ha superado la fase de descubrimiento de su producto, la financiación colectiva es por excelencia la mejor forma de promocionar proyectos. Con solo un simple video explicativo, puede poner a prueba el mercado con facilidad mientras recauda fondos y consigue a los primeros usuarios.
Un gran ejemplo de un MVP que comenzó como un proyecto de financiación colectiva es el juego de mesa Kingdom Death Monster, que recaudó U$S 12.400.000 de más de 19.000 personas en 2016. En ese entonces el proyecto utilizó imágenes claras y un gran video explicativo antes de comenzar la producción.
5. “El mago de Oz”
Este MVP consiste en crear la ilusión de un producto que lleve a las personas que están ante un desarrollo real mientras que en realidad se está utilizando un recurso
humano. La técnica del Mago de Oz es adecuada para analizar la demanda de un producto sin elevar los costos operativos.
Un ejemplo notable de El mago de Oz es Zappos, una empresa de calzado que fue adquirida por Amazon en 2009 por 1200 millones de dólares. La empresa apareció cuando su fundador, Nick Swinmurn, publicó en línea fotografías de zapatos que no tenía en stock pero que estaban a la venta en tiendas cerca de su casa. Una vez que los clientes le compraban un par de zapatos a través de su sencillo sitio web, procesaba manualmente el pedido, compraba los zapatos y los enviaba.
Si necesitas ayuda en tu camino hacia la programación… ¡No te preocupes! En este artículo te proponemos explorar los mejores tips para comenzar a programar en Python. Te aseguramos que, después de leer este artículo, tendrás las mejores referencias de nuestro equipo de desarrolladores para hacer más llevadera tu rutina de trabajo o aprendizaje.
Por qué Python es una excelente opción.
Antes que nada, algo esencial: ¿Por qué Python sobre las otras opciones? Comencemos describiendo sus virtudes. The Bridge nos comenta que Python es uno de los lenguajes de programación más populares del momento. Aunque fue creado en la década de 1980, hoy en día es extremadamente útil y versátil para diferentes proyectos.
Es relevante que también consideremos el campo laboral y de aplicación de Python. Éste es uno de los lenguajes más buscados por las empresas. Entonces, esto significa una cosa: que, si aprendes Python, podrás conseguir un trabajo estable y de calidad. ¡Pero eso no es todo! También hay una inmensa virtud, que es su flexibilidad.
Como es un lenguaje de propósito general, se puede utilizar para diferentes proyectos. Por ejemplo, no se trata de un lenguaje específico para desarrollo web, sino que con Python podrás crear todo tipo de programas y aplicaciones. Además, Python es interoperable con otros lenguajes, como Java, C o R.
Todo esto hace que Python pueda ser una solución perfecta para aquellos que quieran iniciarse en la programación. Si deseas programar, pero no sabes cómo comenzar, aprender Python te puede brindar una buena visión del mundo de la programación. Más interesante aún es el hecho de que puedes especializarte en una rama en particular luego de aprender los conceptos fundantes de Python.
Tips para comenzar a programar en Python.
Dicho esto, también es probable que quieras conocer algunos secretos para aprender a programar en este lenguaje. Aquí te contamos los más importantes:
Practica, practica y practica.
Este es uno de los consejos perfectos para aquellos que están dando sus primeros pasos en Python. La perseverancia es clave para el éxito en el aprendizaje de este idioma. Puede ser que comiences pero luego no tengas la motivación para continuar… ¡Este es un grave error! Para aprender Python necesitas escribir todos los días.
La memoria es clave para aprender a programar y no necesitas tomarte demasiado tiempo. Por ejemplo, podrías considerar comenzar durante 30 minutos todos los días. A partir de cierto punto, te sentirás más suelto y podrás realizar desarrollos cada vez más complejos. La constancia es lo más importante.
Recuerda tomar notas.
Sabemos que te surgirán muchas dudas mientras estás escribiendo código. Nuestro consejo más importante en este especto es que nunca te guardes esas preguntas en la cabeza: ¡anótalas! Cuando las escribes, le estás recordando a tu cerebro que hay cosas que debes averiguar. Afortunadamente, Internet puede darte todas las respuestas que necesites.
Python es uno de los lenguajes de programación con mejores comunidades. Al ser de código abierto, también tendrás muchos recursos para aprovechar. Además, es importante tener en cuenta que la duda puede ayudarte a mejorar tu conocimiento. Por lo tanto, debes despertar tu lado “curioso”.
Interactúa con bases de datos.
Este es un consejo un poco más técnico, pero igual de importante. Cuando aprendas Python, será clave que interactúes con estructuras de datos básicas, como diccionarios, cadenas o listas. Pero también tendrás que realizar procesos de limpieza y depuración de datos, preparación de bases de datos, entre otros. Por esto, el Python Interactive Shell será tu mejor amigo.
Descansar también importa.
Python es un lenguaje verdaderamente atractivo. Como tiene una curva de dificultad baja, es posible que puedas hacer muchas cosas en poco tiempo. Eso puede hacer que quieras aprender más y más, ¡pero no te olvides de descansar! Un desarrollador que no está muy “lúcido” seguramente tenga una menor tolerancia a la frustración y sea menos productivo.
No te frustres por los errores.
Sabemos que cometer errores es algo malo, pero también es parte del ser humano. Y hay que aceptar la realidad: te equivocarás una vez, dos veces, miles de veces… Puedes tener muchos años de experiencia y cometer errores básicos. Lo importante es tomar notas para no repetirlas en el futuro.
En resumen, hemos visto que Python puede ser una gran oportunidad si estás interesado en programar. Si sigues estos consejos, es probable que tu experiencia sea muy positiva y puedas crear grandes cosas. ¡Esperamos que este artículo te haya sido útil!
Las herramientas de análisis predictivo son aplicaciones de IA que tienen el potencial de transformar la industria de la salud, entre otras. Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes, los algoritmos de IA pueden predecir la probabilidad de desarrollar ciertas enfermedades e identificar, por ejemplo, qué tratamientos tienen más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular. En esta publicación, exploraremos cómo el desarrollo de análisis predictivos con IA puede mejorar los objetivos de la industria de la salud.
La IA puede tener contribuciones muy positivas en los siguientes ámbitos:
Detección temprana de enfermedades: Uno de los principales objetivos de la industria sanitaria es detectar enfermedades de forma temprana, en el momento en que el paciente tiene mayores probabilidades de responder bien al tratamiento. El análisis predictivo puede contribuir a este objetivo analizando los datos de los pacientes para identificar a aquellos que presentan mayor riesgo de desarrollar una enfermedad. Esto permite a los médicos intervenir tempranamente con medidas preventivas o tratamientos tempranos, lo cual aumenta las probabilidades de que los resultados sean exitosos.
Mejores resultados para los pacientes: La industria de la salud se centra en mejorar los resultados de los pacientes; el análisis predictivo contribuir mediante la identificación de aquellos tratamientos que puedan tener más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede predecir cómo es probable que responda un paciente a un tratamiento en particular, lo cual permite a los médicos adaptar su enfoque y mejorar las posibilidades de éxito.
Menores costos de atención médica: Otro objetivo de la industria de la salud es reducir los costos de atención médica. El análisis predictivo puede hacer un aporte en este sentido al reducir la necesidad de tratamientos costosos e innecesarios. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede predecir qué tratamientos tienen más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular, lo cual reduce la necesidad de prueba y error para ahorrar dinero en tratamientos ineficaces.
Medicina personalizada: La industria de la salud se centra cada vez más en la medicina personalizada, y el análisis predictivo es una pieza clave para lograr este objetivo. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede crear planes de tratamiento personalizados basados en las características únicas de un paciente, como la genética y los factores ambientales. Esto puede conducir a tratamientos más eficaces con menos efectos secundarios.
Mejorar la salud de la población: La industria de la salud también se enfoca en mejorar la salud de la población, y el análisis predictivo puede ayudar a lograr este objetivo al identificar tendencias y patrones en los datos de los pacientes. Al analizar grandes conjuntos de datos, la IA puede identificar factores de riesgo de determinadas enfermedades y ayudar a los proveedores de salud a desarrollar intervenciones específicas para mejorar la salud de las poblaciones.
Capacitación: Puede crear su propia plataforma de capacitación utilizando OpenAI. A través de la función de “Búsqueda de información” puede obtener datos en línea sobre tipos de medicamentos e información típica que figura en el prospecto de un medicamento, y luego puede diseñar exámenes personalizados. Mediante la función de “Análisis de texto” se puede comparar el texto de la información obtenida con el texto de la respuesta ingresada por el estudiante y, de acuerdo al porcentaje de precisión, otorgar una puntuación a cada respuesta.
En conclusión, el desarrollo de herramientas de análisis predictivo con IA puede ayudar a mejorar los objetivos del sector de salud al permitir una gama infinita de posibilidades y soluciones para las necesidades de la industria. Al igual que con cualquier aplicación de IA, es importante garantizar que el análisis predictivo se desarrolle y utilice de manera ética y transparente, priorizando siempre los intereses de los pacientes.
Al buscar un proveedor de desarrollo de software que trabaje con un modelo basado en OpenAI, es de gran importancia verificar que tenga un fuerte compromiso con prácticas éticas y enfocadas en los pacientes en el desarrollo de aplicaciones de IA para el sector de la salud. En Huenei contamos con una sólida política de privacidad y protección de datos que asegura que los datos de los pacientes estén protegidos y se utilicen de forma transparente y ética, garantizando los mejores resultados y una experiencia de usuario altamente satisfactoria.
¿Cómo se puede integrar con éxito Chat GPT con modelos de OpenAI en un desarrollo de software?
La tecnología está avanzando a pasos agigantados y nos ofrece cada vez más soluciones y posibilidades para explorar en el mundo del desarrollo. Estos avances pueden llevarnos a lugares inimaginables. La necesidad de estar constantemente a la vanguardia de este abanico de posibilidades nos lleva a buscar la formación continua. El objetivo es siempre incorporar nuevos conocimientos para, por ejemplo, integrar modelos de OpenAI dentro de proyectos con tecnología de punta, como por ejemplo las integraciones de Chat GPT.
En esta publicación queremos compartir de qué modo, junto con uno de nuestros grandes clientes, logramos implementar un caso de negocios concreto en el cual realizamos una integración de Chat GPT en una solución de software personalizada.
El objetivo de la aplicación fue facilitar una plataforma de capacitación dinámica y flexible para el equipo de ventas de un laboratorio farmacéutico de reconocido prestigio, con la capacidad de obtener información en línea sin necesidad de realizar cargas previas de datos a fin de ahorrar costos y tiempo.
Además de incluir funcionalidades estándar de administración de usuarios, grupos y perfiles, la solución de software contiene módulos relacionados con la gestión de la capacitación: roles, exámenes sugeridos para cada rol, formularios de examen y seguimiento de resultados por examen, por rol y por grupo.
La innovación importante que logramos fue la integración con Chat GPT, en la cual combinamos dos de sus principales funcionalidades: Búsqueda de información y análisis de textos.
Nuestro equipo de Prompt Engineers trabajó junto con especialistas del cliente y realizó una serie de pruebas de concepto. Gracias a este trabajo, refinamos los parámetros que nos permiten obtener información de manera precisa, confiable y justa en términos de la cantidad de bytes enviados y recibidos a fin de optimizar costos. Las conclusiones fueron las siguientes:
Utilizamos “Búsqueda de información” para obtener información en línea sobre los tipos de medicamentos; datos que suelen figurar en los prospectos de los medicamentos.
Utilizamos “Análisis de texto” para comparar el texto de la información obtenida con el texto de la respuesta ingresada por el usuario y, de acuerdo al porcentaje de precisión, le asignamos una puntuación a cada respuesta.
La suma de las puntuaciones da un resultado final que queda registrado y forma parte del registro de capacitación del cliente mediante la integración con su LMS (Learn Management System).
Los resultados son sorprendentes, con un tremendo impacto positivo para el cliente en términos de costo y tiempo gracias al alto grado de automatización del proceso de capacitación del equipo de ventas.
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