Herramientas
Adoptar
-
51. Renovate
Renovate se ha convertido en la herramienta preferida por muchos de nuestros equipos que buscan adoptar un enfoque proactivo en la gestión de versiones de dependencias. Mientras Dependabot sigue siendo una opción segura por defecto para los repositorios alojados en GitHub, seguimos recomendando evaluar Renovate como una solución más completa y personalizable. Para maximizar los beneficios, configurar Renovate para monitorear y actualizar todas las dependencias, incluidas las herramientas, la infraestructura y las dependencias privadas o alojadas internamente. Para reducir la sobrecarga de las desarrolladoras, considerar la fusión automática de solicitudes de actualización de dependencias.
-
52. uv
Desde el último Radar, hemos ganado más experiencia con uv, y el feedback de los equipos han sido abrumadoramente positivos. uv es una herramienta de gestión de paquetes y proyectos de Python de la próxima generación escrita en Rust, con una propuesta de valor clave: es “extremadamente rápida”. Supera a otros gestores de paquetes de Python por un amplio margen en los benchmarks, acelerando los ciclos de construcción y pruebas y mejorando significativamente la experiencia del desarrollador. Más allá del rendimiento, uv ofrece un conjunto de herramientas unificado, reemplazando efectivamente herramientas como Poetry, pyenv y pipx. Sin embargo, nuestras preocupaciones sobre las herramientas de gestión de paquetes siguen siendo las mismas: un ecosistema fuerte, una comunidad madura y soporte a largo plazo son cruciales. Dado que uv es relativamente nuevo, moverlo al anillo de Adopción es atrevido. Sin embargo, muchos equipos de datos están ansiosos por abandonar el sistema heredado de gestión de paquetes de Python, y nuestros desarrolladores más cercanos al trabajo diario recomiendan consistentemente a uv como la mejor herramienta disponible hoy en día.
-
53. Vite
Desde la última vez que Vite fue mencionado en el Radar, ha cobrado aún más fuerza. Se trata de una herramienta de alto rendimiento para la construcción de front-end con un rápido hot-reloading. Está siendo adoptado y recomendado como la elección predeterminada de muchos frameworks de front-end, incluyendo Vue, SvelteKit y React, que recientemente deprecó create-react-app. Vite también recibió recientemente una importante inversión, lo que llevó a la fundación de VoidZero, una organización dedicada al desarrollo de Vite. Esta inversión debería acelerar el desarrollo y reforzar la sostenibilidad del proyecto a largo plazo.
Probar
-
54. Claude Sonnet
Claude Sonnet es un modelo de lenguaje avanzado que destaca en programación, redacción, análisis y procesamiento visual. Está disponible en navegadores, la terminal, la mayoría de los principales IDE e incluso se integra con GitHub Copilot. Hasta la fecha, las pruebas de rendimiento muestran que supera a los modelos anteriores con las versiones 3.5 y 3.7, incluyendo modelos previos de Claude. También es hábil en la interpretación de gráficos y la extracción de texto de imágenes, y ofrece una experiencia centrada en desarrolladores, con funciones comoArtifacts en la interfaz del navegador, que permite generar e interactuar con contenido dinámico como fragmentos de código y diseños en HTML.
Hemos utilizado la versión 3.5 de Claude Sonnet en el desarrollo de software y hemos encontrado que mejora significativamente la productividad en diversos proyectos. Destaca especialmente en proyectos que surgen desde cero, en particular para el diseño colaborativo de software y discusiones de arquitectura. Si bien aún es prematuro considerar a cualquier modelo de IA comoestable como asistente en programación, Claude Sonnet es uno de los modelos más fiables con los que hemos trabajado. En el momento de redactar este texto, también se ha lanzado Claude 3.7, con resultados prometedores, aunque aún no lo hemos probado en producción.
-
55. Cline
Cline es una extensión de código abierto para VSCode que actualmente es uno de los competidores más fuertes en el espacio de los agentes de ingeniería de software supervisados. Permite a los desarrolladores dirigir su implementación completamente desde el chat de Cline, integrándose sin problemas con el IDE que ya utilizan. Características clave, como el modo Plan & Act, el uso transparente de tokens y la integración de MCP, ayudan a los desarrolladores a interactuar de manera efectiva con los LLMs. Cline ha demostrado capacidades avanzadas en el manejo de tareas de desarrollo complejas, especialmente con Claude 3.5 Sonnet. Soporta grandes bases de código, automatiza las pruebas de navegadores headless y corrige errores de forma proactiva. A diferencia de soluciones basadas en la nube, Cline intensifica la privacidad al almacenar datos localmente. Su naturaleza de código abierto no solo asegura una mayor transparencia, sino que también permite mejoras impulsadas por la comunidad. Sin embargo, los desarrolladores deben ser conscientes del costo del uso de tokens, ya que la orquestación de contexto de código de Cline, aunque muy efectiva, es intensiva en recursos. Otro cuello de botella potencial es el rate limiting, que puede ralentizar los flujos de trabajo. Hasta que esto se resuelva, es aconsejable utilizar proveedores de API como OpenRouter, que ofrecen mejores reductores de tráfico.
-
56. Cursor
Continuamos impresionados por el editor de código basado en Inteligencia Artificial Cursor, el cual sigue siendo líder en el competitivo espacio de la asistencia de código con IA. Su orquestación del contexto del código es muy efectiva y admite una amplia gama de modelos, incluyendo la opción de utilizar una clave de API personalizada. El equipo de Cursor a menudo introduce características innovadoras de experiencia de usuario antes que otros proveedores e incluye una lista extensa de proveedores de contexto en su chat, como la referencia a diferencias en git, conversaciones previas con la IA, búsquedas web, documentación de librerías e integración con MCP. Junto con herramientas como Cline y Windsurf, Cursor se destaca por su poderoso modo de agente de codificación. Este modo permite a los desarrolladores guiar su implementación directamente desde una interfaz de chat basada en IA, donde la herramienta lee y modifica archivos de forma autónoma, así como también ejecuta comandos. También valoramos la capacidad de Cursor para detectar errores de linting y de compilación en el código generado, y corregirlos proactivamente.
-
57. D2
D2 es una herramienta de código abierto de tipo diagramas como código que ayuda a los usuarios a crear y personalizar diagramas a partir de texto. Introduce el lenguaje de scripting de diagramas D2, que prioriza la legibilidad frente a la compacidad con una sintaxis simple y declarativa. D2 incluye por defecto un tema y utiliza el mismo motor de diseño que Mermaid. Nuestros equipos valoran su sintaxis ligera, que está diseñada específicamente para documentación de software y diagramas de arquitectura.
-
58. Databricks Delta Live Tables
Delta Live Tables (DLT) sigue demostrando su valor a la hora de simplificar y agilizar la gestión de pipelines de datos, soportando tanto el streaming en tiempo real como el procesamiento por batch a través de un enfoque declarativo. Al automatizar tareas complejas de ingeniería de datos, como la gestión manual de puntos de control, DLT reduce la sobrecarga operativa y garantiza un sistema robusto de punta a punta. Su capacidad para orquestar pipelines sencillos con una intervención manual mínima mejora la fiabilidad y flexibilidad, mientras que funciones como las vistas materializadas proporcionan actualizaciones incrementales y optimización del rendimiento para casos de uso específico.
Sin embargo, los equipos deben comprender los matices de DLT para aprovechar plenamente sus ventajas y evitar posibles dificultades. DLT gestiona sus propias tablas y restringe la inserción de datos a un único pipeline simultáneamente. Las tablas de streaming son de adición, lo que requiere consideraciones de diseño cuidadosas. Además, al borrar un pipeline DLT también se borran la tabla y los datos subyacentes, lo que puede crear problemas operativos.
-
59. JSON Crack
JSON Crack es una extensión de Visual Studio Code que genera gráficos interactivos a partir de datos en formato textual. A pesar de su nombre, admite múltiples formatos, incluyendo YAML, TOML y XML. A diferencia de Mermaid y D2, donde la representación textual es un medio para crear un gráfico visual específico, JSON Crack es una herramienta para visualizar datos que se encuentran en formato de texto. Su algoritmo de diseño funciona bien y permite ocultar selectivamente ramas y nodos, lo que lo convierte en una excelente opción para explorar conjuntos de datos. También esta disponible una herramienta web complementaria, pero en este caso tenemos dudas sobre depender de servicios online para el formatear o parsear código. JSON Crack tiene un límite en la cantidad de nodos a procesar y redirige a los usuarios a una herramienta comercial relacionada para manejar archivos con más de unos pocos cientos de nodos.
-
60. MailSlurp
Los flujos de trabajo de pruebas que implican el correo electrónico suelen ser complejos y requieren mucho tiempo. Los equipos de desarrollo deben construir clientes de API de correo electrónico personalizados para la automatización, a la vez que configuran buzones de entrada temporales para escenarios de prueba manual, tales como pruebas de usabilidad o formación interna del producto antes de las liberaciones importantes. Estos desafíos se vuelven aún más pronunciados al desarrollar productos de integración de clientes. Hemos tenido una experiencia positiva con MailSlurp, un servidor de correo y servicio de API SMS. Proporciona API REST para crear buzones de entrada y números de teléfono, así como para validar correos electrónicos y mensajes directamente en el código, y su tablero sin código también es útil para la preparación de pruebas manuales. Otras características, como dominios personalizados, webhooks, respuesta automática y reenvío, merecen ser consideradas para escenarios más complejos.
-
61. Metabase
Metabase es una herramienta de análisis e inteligencia de negocio de código abierto que permite a los usuarios visualizar y analizar datos provenientes de diversas fuentes, incluidas bases de datos relacionales y NoSQL. La herramienta facilita la creación de visualizaciones e informes, su organización en tableros y el intercambio de información de forma sencilla. Además, ofrece un SDK para incrustar tableros interactivos en aplicaciones web, adaptándose al estilo y tema de la aplicación, lo que resulta muy conveniente para desarrolladores. Con conectores de datos respaldados oficialmente como por la comunidad, Metabase es versátil en diversos entornos. Como herramienta de BI ligera, nuestros equipos la encuentran útil para gestionar tableros interactivos e informes en sus aplicaciones.
-
62. NeMo Guardrails
NeMo Guardrails es un kit de herramientas de código abierto de fácil uso de NVIDIA que permite a los desarrolladores implementar barreras de protección para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) utilizados en aplicaciones conversacionales. Desde que lo mencionamos por última vez en el Radar, NeMo ha experimentado una adopción significativa en nuestros equipos y continúa mejorando. Muchas de las últimas mejoras de NeMo Guardrails se centran en expandir las integraciones y fortalecer la seguridad, los datos y el control, alineándose con el objetivo principal del proyecto.
Una actualización importante de NeMo documentation es que ha mejorado la usabilidad y se han añadido nuevas integraciones, incluyendo AutoAlign y Patronus Lynx, junto con soporte para Colang 2.0. Las actualizaciones clave incluyen mejoras en la seguridad y protección del contenido, así como una versión reciente que admite la transmisión de contenido LLM a través de rieles de salida para un rendimiento mejorado. También hemos visto soporte adicional para Prompt Security. Además, Nvidia lanzó tres nuevos microservicios: el microservicio NIM de seguridad de contenido, el microservicio NIM de control de temas y la detección de jailbreak, todos los cuales se han integrado con NeMo Guardrails. Debido a su creciente conjunto de características y al aumento de su uso en producción, estamos moviendo NeMo Guardrails a la fase de Probar. Recomendamos revisar las últimas notas de la versión para obtener una visión general completa de los cambios desde nuestro último blip.
-
63. Nyx
Nyx Es una herramienta versátil de lanzamiento semántico que admite una amplia gama de proyectos de ingeniería de software. Es independiente del lenguaje y funciona con todas las principales plataformas de CI y SCM, lo que la hace altamente adaptable. Aunque muchos equipos utilizan versionado semántico en el Desarrollo basado en trunk, Nyx también es compatible con flujos de trabajo como Gitflow, OneFlow y GitHub Flow. Una ventaja clave de Nyx en producción es su generación automática de changelogs, con soporte integrado para Comits convencionales.
Como se ha señalado en ediciones anteriores del Radar, advertimos sobre los patrones de desarrollo que dependen de Ramas de larga duración (Por ejemplo, Gitflow, GitOps), ya que introducen desafíos que incluso herramientas potentes como Nyx no pueden mitigar. Recomendamos encarecidamente probar Nyx en flujos de trabajo CI/CD, especialmente en desarrollo basado en trunk, donde hemos visto repetidos casos de éxito.
-
64. OpenRewrite
OpenRewrite sigue siendo una herramienta muy útil para refactorizaciones a gran escala que siguen un conjunto de reglas, tal como la transición a una versión más reciente de la API de una librería ampliamente utilizada o la aplicación de actualizaciones a múltiples servicios que fueron creados a partir de la misma plantilla. Se ha introducido soporte para lenguajes más allá de Java, notablemente JavaScript. Con ciclos de lanzamientos LTS cortos en frameworks como Angular, mantener los proyectos actualizados a versiones más recientes es cada vez más importante. OpenRewrite facilita este proceso de forma eficaz. Utilizar un asistente de codificación basado en IA es una alternativa, pero para cambios basados en reglas, generalmente es más lento, más costoso y menos fiable. Nos gusta que OpenRewrite venga con un catálogo de recetas (reglas), que describen los cambios a realizar. El motor de refactorización, las recetas incluidas y los plugins de herramientas de construcción son software de código abierto, lo que facilita que los equipos recurran a OpenRewrite cuando lo necesiten.
-
65. Plerion
Plerion es una plataforma de seguridad en la nube centrada en AWS que se integra con los proveedores de alojamiento para descubrir riesgos, errores de configuración y vulnerabilidades en su infraestructura en la nube, servidores y aplicaciones. Similar a Wiz, Plerion utiliza una priorización basada en riesgos para los problemas detectados, prometiendo permitircentrarse en el 1% que importa”. Nuestros equipos informan de experiencias positivas con Plerion, señalando que ha proporcionado a nuestros clientes perspectivas significativas y ha reforzado la importancia del monitoreo proactivo de la seguridad para sus organizaciones.
-
66. Agentes de Ingeniería de Software
Desde que escribimos sobre agentes de ingeniería de software hace seis meses, la industria aún carece de una definición compartida del términoagente. Sin embargo, ha surgido un desarrollo importante, no en agentes de codificación completamente autónomos (que siguen sin ser convincentes), sino en modos de agentes supervisados dentro del IDE. Estos modos permiten a los desarrolladores dirigir la implementación a través de chat, con herramientas que no solo modifican el código en múltiples archivos, sino que también ejecutan comandos, realizan pruebas y responden a la retroalimentación del IDE, como errores de estilo o compilación.
Este enfoque, a veces llamadoprogramación orientada por chat (CHOP por sus siglas en inglés) oprompt-to-code (indicación a código), mantiene el control en los desarrolladores mientras se transfiere más responsabilidad a la IA que los asistentes de codificación tradicionales, como las sugerencias automáticas. Las herramientas líderes en este espacio incluyen Cursor, Cline y Windsurf, con GitHub Copilot ligeramente rezagado pero alcanzando a los otros rápidamente. La utilidad de estos modos de agentes depende tanto del modelo utilizado (con Claude's Sonnet series siendo actualmente la referencia) como qué tan bien se integra con el IDE para proporcionar una buena experiencia de desarrollo.
Hemos encontrado estos flujos de trabajo interesantes y prometedores, con un notable aumento en la velocidad de codificación. Sin embargo, mantener pequeños los alcances de los problemas ayuda a los desarrolladores a revisar mejor los cambios generados por la IA. Esto funciona mejor con indicaciones de baja abstracción y bases de código amigables con la IA que estén bien estructuradas y debidamente probadas. A medida que estos modos mejoren, también aumentarán el riesgo de complacencia con el código generado por la IA. Para mitigar esto, recomendamos la programación en pareja y otras prácticas de revisión disciplinadas, especialmente para el código de producción.
-
67. Tuple
Tuple, una herramienta optimizada para la programación en pareja de forma remota, fue diseñada originalmente para llenar el vacío que dejó Screenhero de Slack. Desde que la mencionamos en el Radar, ha ganado más adopción, ha corregido problemas y limitaciones y ahora es compatible con Windows. Una mejora clave es la optimización del uso compartido de escritorio con una función de privacidad integrada, que permite ocultar ventanas de aplicaciones privadas (como mensajes de texto) mientras se comparten herramientas como la ventana del navegador. Antes, las limitaciones de la interfaz de usuario hacían que Tuple se sintiera más como una herramienta específica para programación en pareja que como una solución de colaboración general. Con estas actualizaciones, ahora es posible colaborar en más contenidos fuera del IDE. Sin embargo, es importante destacar que la pareja remota tiene acceso a todo el escritorio. Si no se configura correctamente, esto podría representar un riesgo de seguridad, especialmente si la otra persona no es de confianza. Recomendamos encarecidamente educar a los equipos sobre la configuración de privacidad, buenas prácticas y código de conducta en Tuple antes de implementarlo. Animamos a los equipos a probar la última versión de Tuple en su flujo de trabajo de desarrollo. Se alinea con nuestra recomendación de programación en pareja remota con pragmatismo, ofreciendo baja latencia, una experiencia de usuario intuitiva y mejoras significativas en usabilidad.
-
68. Turborepo
Turborepo ayuda a gestionar grandes mono repositorios de JavaScript o TypeScript mediante el análisis, almacenamiento en caché, paralelización y optimización de las tareas de construcción para acelerar el proceso. En mono repositorios grandes, los proyectos suelen depender unos de otros; reconstruir todas las dependencias por cada cambio es ineficiente y consume mucho tiempo, pero Turborepo facilita este proceso. A diferencia de Nx, la configuración predeterminada de Turborepo utiliza múltiples archivos package.json; uno por proyecto, lo que permite tener dependencias con diferentes versiones (múltiples versiones de React, por ejemplo) en un único mono repositorio, algo que Nx desaconseja. Aunque esto podría considerarse un anti-patrón, resuelve ciertos casos de uso, como la migración de múltiples repositorios a uno único, donde los equipos pueden necesitar temporalmente varias versiones de dependencias. En nuestra experiencia, Turborepo es bastante sencillo de configurar y tiene un buen desempeño.
Evaluar
-
69. Anythingllm
AnythingLLM es una aplicación de escritorio de código abierto que permite chatear con documentos o fragmentos de contenido extensos, respaldada por una integración lista para usar con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y bases de datos vectoriales. Cuenta con una arquitectura modular para modelos de incrustación y puede utilizarse con la mayoría de los LLM comerciales, así como con modelos de código abierto gestionados por Ollama. Además de RAG, se pueden crear diferentes habilidades y organizarlas como agentes para realizar tareas y flujos de trabajo personalizados. La aplicación permite a los usuarios organizar documentos e interacciones en distintos espacios de trabajo, que funcionan como hilos de conversación persistentes con diferentes contextos. Recientemente, también se ha añadido la posibilidad de desplegarlo como una aplicación web multiusuario mediante una imagen de Docker. Algunos de nuestros equipos lo están utilizando como asistente personal local y lo consideran una herramienta potente y útil.
-
70. Gemma Scope
La interpretabilidad mecánica, el entendimiento del funcionamiento interno de los grandes modelos de lenguaje, se está convirtiendo en un campo cada vez más importante. Herramientas como Gemma Scope y librerías open-source Mishax proporcionan perspectivas sobre la familia Gemma2 de modelos abiertos. Las herramientas de interpretabilidad desempeñan un papel crucial a la hora de depurar comportamientos inesperados, identificando los componentes responsables de alucinaciones, sesgos u otros casos que causan fallos y, en última instancia, generan confianza ofreciendo una visibilidad más detallada de los modelos. Aunque este campo puede ser de especial interés para los investigadores, cabe señalar que con la reciente publicación de DeepSeek-R1, el entrenamiento de modelos es cada vez más factible para las empresas más allá de los actores establecidos. A medida que la GenAI siga evolucionando, tanto la interpretabilidad como la seguridad irán ganando importancia.
-
71. Hurl
Hurl es una herramienta versátil para realizar secuencias de solicitudes HTTP, definidas en archivos de texto plano utilizando una sintaxis específica de Hurl. Además de enviar solicitudes, Hurl puede validar respuestas, asegurando que una solicitud devuelva un código de estado HTTP específico; comprobar condiciones en los encabezados de respuesta o en el contenido usando XPATH, JSONPath o expresiones regulares; y extraer datos de la respuesta en variables, que luego pueden usarse para encadenar solicitudes.
Gracias a su conjunto de características, Hurl es útil para automatizaciones de API simples, pero también sirve como una herramienta de pruebas de API automatizada. Su capacidad para generar informes de pruebas detallados en formato HTML o JSON mejora su utilidad en flujos de trabajo de pruebas. Aunque herramientas especializadas como Bruno y Postman ofrecen interfaces gráficas de usuario (GUIs) y características adicionales, nos gusta Hurl por su simplicidad. Al igual que Bruno, que también usa archivos de texto plano, las pruebas de Hurl pueden almacenarse en el repositorio de código.
-
72. Jujutsu
Git es el principal sistema de control de versiones distribuido (VCS), acumulando la vasta mayoría de la cuota de mercado. Aún así, y pese a más de una década de liderazgo, los desarrolladores aún encuentran dificultades con los complejos flujos de trabajo para la gestión de ramas, la fusión, el rebase y la resolución de conflictos. Esta frustración constante ha dado lugar a una serie de herramientas diseñadas para aliviar este problema; algunas ofreciendo ayudas visuales para aclarar la complejidad, otras a través de interfaces gráficas que abstraen la misma por completo.
Jujutsu va un paso más allá, ofreciendo una alternativa completa a Git, pero manteniendo la compatibilidad al usar repositorios de Git como almacenamiento de backend. Esto permite a los desarrolladores seguir utilizando servidores y servicios Git existentes mientras se benefician de los flujos de trabajo optimizados de Jujutsu. Posicionado como “simple y poderoso”, Jujutsu enfatiza la facilidad de uso para desarrolladores de todos los niveles de experiencia. Una de sus características destacadas es la resolución de conflictos de primera clase, con el potencial de mejorar significativamente la experiencia de desarrollo.
-
73. kubenetmon
La monitorización y la comprensión del tráfico de red asociado a Kubernetes puede ser desafiante, particularmente cuando tu infraestructura se extiende a múltiples zonas, regiones o nubes.kubenetmon, creado por ClickHouse y recientemente disponible en código abierto, tiene la esperanza de resolver este problema ofreciendo mediciones detalladas del tráfico de datos de Kubernetes a través de los mayores proveedores de servicios en la nube. Si usas Kubernetes y te has frustrado por costos opacos de transferencia de datos en tu factura, puede merecer la pena que explores kubenetmon.
-
74. Mergiraf
Resolver conflictos de fusión es probablemente una de las actividades menos apreciadas en el desarrollo de software. Y aunque existen técnicas que reducen la complejidad de las fusiones —por ejemplo practicar la integración continua, en el sentido original de fusionar con una rama principal compartida, al menos una vez al día—, vemos que se dedica demasiado esfuerzo a las fusiones. Long-lived feature branches es uno de los culpables, pero la codificación asistida por IA también tiende a incrementar el tamaño de los conjuntos de cambios. La ayuda podría llegar en forma de Mergiraf, una nueva herramienta que resuelve conflictos de fusión analizando el árbol sintáctico en lugar de tratar el código como líneas de texto. Como un controlador de fusión para git, puede configurarse para que subcomandos como
mergeycherry-pickusen automáticamente Mergiraf en lugar de los métodos predeterminados. -
75. ModernBERT
El sucesor de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ModernBERT constituye la nueva generación de modelos transformadores centrados exclusivamente en la fase de codificación diseñados para abordar un amplio espectro de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Como sustituto directo de BERT, ModernBERT no solo incrementa el rendimiento y la precisión, sino que también solventa algunas de sus limitaciones; destacando especialmente su capacidad de manejar longitudes de contexto notablemente mayores gracias a la técnica denominadaAlternating Attention. Para los equipos que requieran soluciones de PLN, resulta recomendable evaluar ModernBERT antes de adoptar un modelo generativo de propósito general.
-
76. OpenRouter
OpenRouter es una API unificada para acceder a múltiples modelos de lenguaje extenso. Ofrece un punto de integración único para principales proveedores de LLM, simplificando la experimentación, reduciendo la dependencia de un proveedor y optimizando los costos al enrutar las solicitudes al modelo más apropiado. Herramientas populares como Cline y Open WebUI utilizan OpenRouter como su punto de acceso primario. Durante el análisis del Radar, cuestionamos la necesidad real de alternar entre modelos en la mayoría de los proyectos, dado que OpenRouter debe añadir un margen de precio como modelo de negocio sobre esta capa de encapsulación. Sin embargo, también reconocemos que OpenRouter proporciona diversas estrategias de balanceo de carga para ayudar a optimizar los costos. Una característica particularmente útil es su capacidad para evitar los límites de tasa de las APIs. Si una aplicación excede la tasa límite de un solo proveedor de LLM, OpenRouter puede ayudar a evitar esta restricción y lograr un mejor rendimiento.
-
77. Redactive
Redactive es una plataforma empresarial de habilitación de IA diseñada para ayudar a organizaciones reguladas a preparar de forma segura datos no estructurados para aplicaciones de inteligencia artificial, como asistentes y copilotos potenciados por IA. Se integra con plataformas de contenido como Confluence, creando índices de texto seguros para búsquedas con generación mejorada por recuperación (RAG). Al servir únicamente datos en vivo y aplicar en tiempo real los permisos de usuario desde los sistemas fuente, Redactive garantiza que los modelos de IA accedan a información precisa y autorizada sin comprometer la seguridad. Además, proporciona a los equipos de ingeniería herramientas para construir casos de uso de IA de forma segura usando cualquier LLM. Para las organizaciones que están explorando soluciones impulsadas por IA, Redactive ofrece un enfoque simplificado para la preparación de datos y el cumplimiento, equilibrando seguridad y accesibilidad para equipos que experimentan con capacidades de IA en un entorno controlado.
-
78. System Initiative
Seguimos entusiasmados con System Initiative. Esta herramienta experimental representa una radical nueva dirección para el trabajo en DevOps. Nos gusta mucho el pensamiento creativo detrás de esta herramienta y esperamos que motive a otros a romper con el status quo de los enfoques de infraestructura como código. System Initiative ha superado la fase beta, ahora está disponible de forma gratuita y open source bajo licencia Apache 2.0. Aunque sus desarrolladores la utilizan para gestionar su infraestructura en producción, aún le falta camino por recorrer antes de poder escalar y satisfacer las demandas de grandes empresas. Sin embargo, seguimos creyendo que vale la pena probarla para experimentar un enfoque completamente diferente a otras herramientas de DevOps.
-
79. TabPFN
TabPFN es un modelo basado en transformadores, diseñado para una clasificación rápida y precisa de conjuntos pequeños de datos tabulares. Aprovecha el aprendizaje contextual (ICL) para hacer predicciones directamente a partir de ejemplos etiquetados sin ajustar hiperparámetros ni entrenamiento adicional. Pre entrenado en millones de conjuntos de datos sintéticos, TabPFN generaliza bien a través de diversas distribuciones de datos y maneja eficazmente valores ausentes y valores atípicos. Sus fortalezas incluyen procesamiento eficiente de datos heterogéneos y robustez frente a características poco informativas.
TabPFN es especialmente adecuado para aplicaciones a pequeña escala en las que la velocidad y la precisión son cruciales. Sin embargo, se enfrenta a desafíos de escalabilidad con conjuntos de datos más grandes y tiene limitaciones en el manejo de tareas de regresión. Como una solución vanguardista, merece la pena evaluar TabPFN por su potencial para superar a los modelos de clasificación tabular tradicionales, especialmente cuando los transformadores se aplican con menos frecuencia.
-
80. v0
v0 de Vercel es una herramienta de IA para generar código de interfaz web a partir de una captura de pantalla, diseño de Figma o un simple prompt. Soporta React, Vue, shadcn y Tailwind entre otros frameworks de interfaz web. Más allá del código generado por IA, v0 proporciona una gran experiencia de usuario, que incluye la posibilidad de previsualizar el código generado y desplegarlo en Vercel en un solo paso. Aunque la construcción de una aplicación real implica la integración de múltiples funcionalidades más allá de una única pantalla, v0 proporciona una manera sólida de prototipar y puede usarse para inicializar un punto de partida para el desarrollo de aplicaciones complejas.
-
81. Windsurf
Windsurf es un asistente de código con IA desarrollado por Codeium que destaca por sus habilidades agénticas. Es similar a Cursor y Cline, permitiendo a los desarrolladores dirigir su implementación a través de un chat con IA que navega y modifica el código, además de ejecutar comandos. Con frecuencia, lanza nuevas funciones e integraciones para su modo agéntico. Recientemente, por ejemplo, ha introducido una vista previa del navegador que facilita el acceso del agente a los elementos del DOM y la consola del navegador, así como una capacidad de investigación web que le permite buscar documentación y soluciones en internet cuando sea necesario. Windsurf ofrece acceso a una variedad de modelos populares y permite a los usuarios activar y referenciar la búsqueda en la web, la documentación de bibliotecas y la integración con MCP como proveedores de contexto adicionales.
-
82. YOLO
La serie YOLO (You Only Look Once), desarrollada por Ultralytics, sigue avanzando en los modelos de visión por computadora. La última versión, YOLO11, ofrece mejoras significativas tanto en precisión como en eficiencia en comparación con sus versiones anteriores. YOLO11 es capaz de realizar clasificación de imágenes a alta velocidad con recursos mínimos, lo que la hace idónea para aplicaciones en tiempo real en dispositivos periféricos. También, encontramos que la capacidad de utilizar este mismo framework para llevar a cabo la estimación de posturas, detección de objetos, segmentación de imágenes y otras tareas es muy poderosa. Este importante desarrollo también nos recuerda que emplear modelos de aprendizaje automáticos “tradicionales” para tareas específicas puede ser más eficaz que utilizar modelos generales de Inteligencia Artificial, como los LLMs.
Resistir
¿No encontraste algo que esperabas ver?
Cada edición del Radar presenta noticias que reflejan lo que hemos encontrado durante los seis meses anteriores. Es posible que ya hayamos cubierto lo que busca en un Radar anterior. A veces seleccionamos cosas simplemente porque hay demasiadas de las que hablar. También es posible que falte algún dato porque el Radar refleja nuestra experiencia, no se basa en un análisis exhaustivo del mercado.
