Inteligencia Artificial

DevFest Ponferrada 2025: Innovación, IA y el Futuro de la Ingeniería 1024 576 juangmuelas
Dev Fest Ponferrada 2025

DevFest Ponferrada 2025: Innovación, IA y el Futuro de la Ingeniería

El pasado viernes tuve el placer de asistir a la DevFest Ponferrada 2025, un evento crucial organizado por el GDG Ponferrada que, con este año, se consolida como un punto de encuentro fundamental para la comunidad tecnológica del norte de España.

¿Qué es una DevFest?

Para contextualizar, las DevFests (Developer Festival) son una serie de conferencias tecnológicas que se celebran de forma global, lideradas y organizadas por los Google Developer Groups (GDG). Estos eventos son la celebración anual de la tecnología y están diseñados por organizadores locales, como el GDG Ponferrada, para adaptarse a las necesidades e intereses de su comunidad. El objetivo es simple: conectar a desarrolladores y profesionales, facilitar el aprendizaje práctico y compartir las últimas novedades en tecnologías de Google (como Android, Flutter, Google Cloud, o Gemini) y otros temas relevantes para el ecosistema.

Los DevFests son conocidos por su enfoque práctico y la calidad de sus ponencias, y esta edición no fue la excepción. A lo largo del día, pude sumergirme en seis charlas que cubrían desde la evolución del desarrollo móvil hasta las aplicaciones más disruptivas de la Inteligencia Artificial y la Realidad Virtual.

A continuación, os comparto mis principales aprendizajes y reflexiones sobre las sesiones a las que asistí.

🧠 Foco en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Desarrollo

La IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLMs) dominaron una parte significativa de la agenda, mostrando su rápido avance y su integración directa en el desarrollo de productos.

ADK con Gemini: Desarrollando Agentes y Mejorando Servicios

Una de las ponencias más prácticas fue la dedicada al ADK (Application Development Kit) con Gemini. Pude observar cómo la plataforma de Google facilita la creación de agentes sencillos desde cero. Más allá de la teoría, fue especialmente revelador el potencial que ofrece para mejorar servicios existentes, como la demostración de convertir una simple imagen estática en un video dinámico, todo gracias a la capacidad multimodal de Gemini y siguiendo la documentación y workflows propuestos por Google.

Vision Language Models (VLM): Comprendiendo los Conceptos Clave

En un contexto más fundamental, la sesión sobre Vision Language Models ofreció una panorámica magnífica y necesaria. Se abordaron todos los conceptos generales que subyacen a estos modelos que fusionan la visión por computador y el procesamiento de lenguaje natural. Fue una excelente explicación para clarificar cómo la tecnología interpreta y relaciona el texto con el contenido visual en un solo modelo unificado.

Construyendo Experiencias Inclusivas con GenAI y el Lenguaje de Signos

Esta charla destacó por su enfoque en el impacto social. Se presentó un caso práctico sobre cómo utilizar la IA Generativa no solo como una herramienta de productividad, sino como un medio para crear experiencias verdaderamente inclusivas. La aplicación del machine learning al lenguaje de signos es un ejemplo poderoso de cómo la tecnología puede reducir barreras y promover la accesibilidad en productos y servicios digitales.

💻 Arquitectura y Evolución del Desarrollo

El evento también dedicó espacio a la evolución de las prácticas de ingeniería y la arquitectura de software, áreas fundamentales para la escalabilidad y el mantenimiento de sistemas complejos.

Layouts Adaptativos: El Salto en Desarrollo Android

La sesión sobre Layouts adaptativos en Android fue de gran interés para quienes trabajamos en el ecosistema móvil. Pude constatar la significativa evolución, desde las complejas configuraciones basadas en ficheros XML que predominaban hasta hace poco, hasta la tendencia actual de unificar el desarrollo de interfaces en las nuevas versiones del sistema. Un movimiento clave hacia la simplicidad y la consistencia entre diferentes factores de forma.

De DevSecOps a Platform Engineering: Cuándo «Elevar» a Plataforma

Un tema candente en la ingeniería moderna es la transición de DevSecOps hacia el enfoque de Platform Engineering. La ponencia aportó una claridad vital sobre la definición de este nuevo rol y, lo más importante, sobre los criterios y el momento adecuado para «elevar» un conjunto de herramientas y servicios internos a una Plataforma Interna de Desarrollo (Internal Developer Platform – IDP). Una guía crucial para la toma de decisiones arquitectónicas.

🔬 Innovación Tecnológica con Impacto

Finalmente, la DevFest nos recordó que la tecnología no solo optimiza procesos, sino que puede transformar campos enteros, como el de la salud.

Dose.VR() y el Uso de Iniciativas de Inmersión en Terapias

La charla Dose.VR() exploró la aplicación de la Realidad Virtual (VR) como iniciativa de inmersión en el ámbito terapéutico. Fue una demostración fascinante del potencial de las tecnologías inmersivas durante los tratamientos, el manejo del dolor o la rehabilitación. Una prueba tangible de que la tecnología va mucho más allá de las pantallas que usamos a diario.

Conclusión: El Espíritu del GDG Ponferrada

La DevFest Ponferrada 2025, para mí, fue un rotundo éxito. La calidad de los speakers y la variedad de temas cubiertos ofrecieron una visión de 360 grados sobre el panorama tecnológico actual.

Mi sincera enhorabuena al equipo organizador del Google Developer Group de Ponferrada. Este grupo sin ánimo de lucro, formado por desarrolladores y entusiastas, tiene la misión de aprender e intercambiar conocimientos sobre tecnologías de Google y otras áreas. Liderado por David Martínez, Jaime Riesco y TxeTxu A. Alvarez, el GDG Ponferrada demuestra cómo la pasión por la tecnología y la colaboración pueden crear eventos de referencia y un gran ambiente comunitario.

Eventos como este son esenciales para mantenernos al día y fomentar el networking dentro de nuestra comunidad. ¡Ya estoy esperando con ilusión la próxima edición!

La Estructura SÍ Importa: Por Qué Debes Usar Markdown y Saltos de Línea en tus Prompts de IA 1024 576 juangmuelas
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La Estructura SÍ Importa: Por Qué Debes Usar Markdown y Saltos de Línea en tus Prompts de IA

Introducción: El Desafío del Párrafo Denso

Todos hemos empezado redactando prompts como una única y larga frase, separando las ideas con comas. Aunque la IA es increíblemente inteligente, esta práctica introduce un ruido innecesario que sabotea la precisión.

Si buscas que tu código sea perfecto, que tu plan de clase esté impecable o que tu post resulte magnético, la clave está en cómo le presentas las instrucciones. No se trata solo del qué pides, sino del cómo lo pides. El secreto es el formato.

El Formato como «Lenguaje de Programación» para la IA

Olvídate de pensar en el prompt como un simple mensaje de chat; considéralo un documento técnico de requerimientos.

Los modelos de lenguaje (LLMs) como Gemini o ChatGPT han sido entrenados con millones de documentos estructurados (código, informes técnicos, artículos de Wikipedia). Entienden la jerarquía visual. Por eso, usar Markdown no es solo una cuestión de estética; es un truco de ingeniería que el modelo interpreta como:

  • Delimitación Fuerte: Le estás indicando dónde empieza y dónde termina una instrucción crucial.
  • Priorización Semántica: El modelo asigna un «peso» mayor a lo que está marcado con formato (encabezados, listas), sabiendo que esas son las directivas estructurales que debe priorizar.

Por Qué la Estructura Supera al Contexto

Aunque los LLMs son capaces de inferir un ROL o una TAREA por contexto, la inferencia es una fuente de error. La estructura elimina esa ambigüedad:

tabla comparativa estructuras prompt

La Mejor Práctica: Crea tu Plantilla Externa

Como muchos desarrolladores y docentes hacemos, la técnica más efectiva es redactar tus prompts complejos fuera de la interfaz de chat (en un documento de texto, editor de código o Word).

Esto te permite:

  1. Refinar y Guardar: Tienes una biblioteca de prompts maestras que puedes reutilizar y optimizar.
  2. Pegar el Formato Perfecto: Al copiar y pegar el texto estructurado, el LLM procesa inmediatamente el Markdown (los ###, los -, los espacios y los saltos de línea), garantizando la máxima claridad.

Conclusión

Si tus prompts son complejos (generación de código, planificación de cursos, análisis de ciberseguridad), no dejes la precisión al azar. Adopta esta técnica de Ingeniería de Prompts Avanzada: usa Markdown para estandarizar tus peticiones y obliga a la IA a seguir tu estructura.

Es una forma sencilla de reducir la entropía de la comunicación y obtener respuestas más rápidas, limpias y utilizables en tu trabajo diario.


¿Buscas ejemplos de plantillas estructuradas? Puedes ver este video en mi canal, para ver cómo aplicar esta técnica a tareas de código y docencia.

Jag Molar
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