por Huenei IT Services | Nov 20, 2023 | Desarrollo de Software
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!
por Huenei IT Services | Sep 20, 2023 | Inteligencia Artificial
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.
por Huenei IT Services | Sep 20, 2023 | Inteligencia Artificial
¿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.
por Huenei IT Services | Sep 20, 2023 | Inteligencia Artificial
Las organizaciones buscan constantemente formas de promover la productividad, optimizar los procesos y mejorar la experiencia del cliente; la IA generativa las está ayudando a lograrlo.
La IA generativa puede resultar particularmente útil en aplicaciones de software empresarial de la mano de las siguientes técnicas:
- Análisis de datos: La IA generativa se puede utilizar para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones y tendencias. Esto puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones y optimizar sus operaciones. Por ejemplo, la IA generativa se puede utilizar para analizar datos de clientes e identificar patrones y preferencias de compra; esto permite a las empresas adaptar sus estrategias de marketing en función de grupos de clientes específicos.
- Personalización: La IA generativa se puede utilizar para personalizar la experiencia del usuario en las aplicaciones mediante la generación de contenido personalizado. Por ejemplo, una aplicación de noticias puede generar artículos de noticias personalizados para cada usuario en función de sus intereses y hábitos de lectura.
- Capacitación: La IA generativa se puede utilizar para crear contenido de capacitación personalizado sobre diversos temas para cada departamento de su organización. (Equipo de ventas, capacitación técnica, etc.)
- Mantenimiento predictivo: La IA generativa se puede utilizar para predecir fallas de equipos y necesidades de mantenimiento mediante el análisis de datos de sensores y otras fuentes. Esto puede ayudar a las empresas a evitar costosos tiempos de inactividad y reducir los costos de mantenimiento, dado que el mantenimiento se realiza únicamente cuando es necesario.
- Regionalización: La IA generativa se puede utilizar para regionalizar su aplicación en diferentes idiomas y ampliar su alcance global.
En general, la IA generativa puede ayudar a las empresas a optimizar las operaciones, reducir costos y tomar mejores decisiones aprovechando el poder del análisis de datos y el aprendizaje automático. Cabe destacar que las empresas deben ejercer un control de calidad sobre el contenido generado para garantizar su precisión y coherencia.
Como proveedor de servicios de desarrollo basados en modelos de OpenAI, podemos ayudarlo a crear modelos personalizados que garanticen resultados reales y lleven su negocio a nuevas alturas.
As a provider of OpenAI model-powered development services we can help you create custom models that deliver real results and take your business to new heights.
por Huenei IT Services | Feb 4, 2023 | Outsourcing
Para impulsar tu negocio, es clave que conozcas diferentes modalidades de subcontratación para que comprendas si es outsourcing lo que estás necesitando. Después de todo, para mejorar el rendimiento de tu empresa y tus equipos, ¡es esencial tomar las decisiones correctas!
En este artículo, te contaremos por qué deberías pensar en contratar los servicios de Staff Augmentation y Managed Services.
Staff Augmentation vs Managed Services: Todo lo que tienes que saber.
En primer lugar, cabe señalar que en el mundo del IT es clave entender la importancia de la externalización de personal. Es decir, cada vez más empresas necesitan servicios para potenciar sus resultados. Y esto plantea la pregunta de qué modelo implementar, especialmente entre Staff Augmentation y Managed Services.
Pero, ¿en qué consiste cada uno? Aquí están los detalles principales.
¿Qué es Staff Augmentation?
En primer lugar, es fundamental definir el proceso de Staff Augmentation. Según Icorp. consiste en la incorporación de un colaborador a la plantilla interna, siempre y cuando este individuo no represente un empleado contratado por la empresa. Es decir, estos empleados serán una “ayuda” por un tiempo concreto, para determinados fines.
En otras palabras, éstos no son empleados directos de la empresa. Si bien trabajarán en conjunto con los empleados de tiempo completo de la empresa, no representarán un aumento en el headcount.
¿Y cuáles son sus ventajas? Pues una de las más importantes es que reduce el tiempo de contratación. Cuando agregas empleados internos de “tiempo completo” a tu personal, generalmente tienes que pasar por diferentes procesos de recruiting.
Al contratar estos servicios, el tiempo de reclutamiento se reduce significativamente. Esto es más beneficioso especialmente cuando los trabajadores ya conocen esta metodología y están acostumbrados a trabajar bajo el sistema de Staff Augmentation. A su vez, esto implica una nueva ventaja: la flexibilidad de contratación.
Hoy en día, los procesos de trabajo son dinámicos y cambian constantemente. Por ello, en muchas ocasiones una empresa termina contratando personal para tareas específicas. ¡Pero esta metodología de outsourcing puede ayudarte a no aumentar tu headcount! Por ejemplo, si tienes pocos trabajos relacionados con Blockchain en tu empresa de TI, puede que no valga la pena contratar empleados a tiempo completo.
Por otro lado, adherirse a esta modalidad supondrá que, ante cualquier proyecto que pueda surgir para Cloud, podrás contratar los servicios de Staff Augmentation. Y a su vez, esto supondrá un beneficio económico. No gastarás dinero en un puesto que no necesitas y, al mismo tiempo, podrás aprovechar cualquier encargo que te surja de un cliente para esta área de especialización.
¿Qué son los Managed Services?
Pasemos a hablar de los Managed Services, también conocidos como Servicios Gestionados. Según Root Stack, esta es otra forma efectiva de trabajar en una empresa, que consiste en contratar a un proveedor de servicios de tecnología. Esto significa que ellos se encargarán de administrar el proyecto de desarrollo.
Es un modelo de trabajo muy utilizado por las empresas ya que ahorra tiempo al cliente. De esta forma, al delegar el desarrollo a una empresa especializada en TI, ya no tendrás que preocuparte por plazos ni tiempos de entrega, ya que otra empresa, con su equipo de trabajo, supervisará los procesos.
Sin embargo, algunos empresarios a veces no pueden entender el valor de este formato de contratación: las empresas que quieren estar al tanto de cada detalle del proyecto pueden sentirse inseguras. Después de todo, significa delegar toda la responsabilidad a otra empresa. Sin embargo, siempre es posible utilizar un documento técnico para monitorear el progreso de cada entrega. Es importante que confíes en el proveedor para poder delegar con tranquilidad.
Este es un sistema perfecto para aquellos sectores que no son prioritarios para la empresa y que demandan demasiado tiempo “innecesario”. Por ejemplo, si tu empresa se enfoca en cierta [área específica, como podría ser marketing y publicidad, puedes delegar el desarrollo de TI para enfocarse al 100% en tu core business, generando mayores beneficios económicos.
En conclusión… ¿Qué te recomendamos en Huenei?
Ambas estructuras de trabajo tienen sus ventajas y pueden ayudarte a alcanzar tus objetivos de forma más eficaz. Desde nuestra experiencia, en Huenei consideramos que Managed Services es una alternativa más acorde que los Augmented Teams para empresas cuyo eje de negocio no es el desarrollo de software. Los Managed Services te permitirán delegar la totalidad del proyecto a una empresa con amplia experiencia en gestión de procesos de desarrollo, como Huenei. De esta forma, podrás estar tranquilo de que el resultado será excelente.
En todos los casos será necesario contratar a un proveedor ético, confiable y con experiencia en el mercado. En Huenei llevamos años trabajando ofreciendo a nuestros clientes el mejor servicio. Tenemos el orgullo de haber ayudado a empresas de todo el mundo a alcanzar sus objetivos de negocio brindando servicios de desarrollo de software en diferentes modalidades, como Staff Augmentation y Managed Services. Puedes revisar nuestros casos de estudio para conocer nuestra experiencia en el campo.
En resumen, ahora conoces la diferencia entre Staff Augmentation y Managed Services. Lo importante es que puedes utilizar cada método en los casos que más te convengan. ¡Esperamos que este artículo haya sido útil!
