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Artículos de interés sobre la actualidad de la transformación digital.

Realidad aumentada vs Realidad virtual

La frontera entre el mundo real y el mundo virtual continúa rompiéndose, proporcionando experiencias increíbles, que hace poco, solo podían encontrarse en la imaginación de los escritores de ciencia ficción.

A medida que las nuevas tecnologías se van incorporando en las rutinas diarias del ser humano, se crean nuevas dudas, como las diferencias Realidad aumentada vs. Realidad virtual.

La Realidad Aumentada añade elementos virtuales a un entorno del mundo real, está contribuyendo a la expansión.

La Realidad Virtual ha causado gran sensación durante varios años, pero ha llegado el momento de crear sonidos realistas, imágenes y otras sensaciones que colocan a las personas en un mundo imaginario.

Ambas deberían formar parte de nuestro futuro.

¿Qué es la realidad aumentada?

Esta sobrepone información digital sobre los elementos reales. Esta tecnología mantiene el mundo real en el centro, pero lo perfecciona con otros detalles digitales, superponiendo estratos de percepción y complementando su entorno o realidad.

Por ejemplo, Pokémon GO es una de los ejemplos más conocidos, ya que millones de personas alrededor del mundo, han estado en busca de pequeñas criaturas virtuales con sus teléfonos inteligentes. Este es el ejemplo más vívido de la realidad aumentada.

Al tener un teléfono inteligente moderno, se consigue descargar de manera sencilla una aplicación RA y probar esta tecnología.

No obstante, hay una forma distinta de experimentarla y es con auriculares especiales, donde el contenido digital se enseña en una pequeña pantalla frente al ojo del usuario.

¿Qué es la realidad virtual?

Es totalmente inmersiva, es decir, que engaña los sentidos para que una persona piense que se encuentra en un entorno distinto o en un mundo aparte del real.

Con auriculares o una pantalla en la cabeza, se experimenta un lugar de sonidos e imágenes creado por ordenador en donde se manipulan objetos y se usan controladores hápticos mientras se está atado a una PC o consola.

Esta tecnología introduce a los usuarios en un ambiente completamente virtual generado por un ordenador. Las experiencias de realidad virtual más avanzadas proporcionan libertad de movimiento.

Aparte, los controladores manuales especiales se pueden utilizar para mejorar las sensaciones. Su uso necesita de auriculares especiales para experimentar.

Gran parte de ellos están conectados a una consola de juegos o a un ordenador, pero también hay dispositivos independientes. Normalmente estos funcionan en combinación con teléfonos inteligentes.

La Realidad Virtual se usa principalmente para:

  • Mejorar la capacitación en entornos de la vida real a través de la creación de una simulación de la realidad donde las personas logran practicar de antemano, por ejemplo, los simuladores de vuelo para pilotos.
  • Crear una realidad imaginaria para entretenimiento y juegos como películas 3D o videojuegos.
  • Desarrollar proyectos virtualmente para verlos antes de que existan físicamente, por ejemplo, aplicaciones para constructoras e inmobiliarias.
realidad aumentada

Diferencias entre la realidad aumentada y la realidad virtual

La realidad aumentada o RA mejora las experiencias al añadir componentes virtuales como sensaciones, imágenes digitales o gráficos como una nueva capa de interactuar con el mundo real.

Por el contrario, la realidad virtual crea su propio mundo, que está completamente creado e impulsado por ordenador.

La realidad virtual habitualmente se entrega al usuario mediante un controlador montado en la mano o en la cabeza.

Este equipo conecta a las personas con la realidad virtual y les permite navegar y controlar sus acciones en un ambiente destinado a aparentar el mundo real.

La realidad aumentada se usa cada vez más en los dispositivos móviles como tabletas, portátiles y teléfonos inteligentes para cambiar la manera en que el mundo real y las imágenes digitales se entrelazan e interactúan.

La batalla entre la Realidad aumentada vs. Realidad virtual no existe como tal, porque no siempre trabajan de manera independiente. Más bien, a menudo se combinan para generar una experiencia más inmersiva.

Por ejemplo, la retroalimentación táctil, es la sensación y vibración agregada a la interacción con los gráficos considerándose un aumento.

Pero, se utiliza comúnmente dentro de un entorno de realidad virtual para hacer que la experiencia sea más realista por medio del tacto.

La realidad aumentada y la realidad virtual son excelentes ejemplos de interacciones y experiencias impulsadas por el deseo de sumergirse en una tierra simulada para la diversión y juego, o para añadir una nueva dimensión de interacción entre el mundo real y los dispositivos digitales.

Mezcladas o solas, no cabe duda que se están abriendo nuevos mundos, tanto virtuales como reales.

En la actualidad todo cambia de forma muy rápida, por ello, debemos de tener un conocimiento mayor sobre las distintas cuestiones o elementos que encontramos en nuestro día a día, para ello en este artículo intentamos abarcar y darte explicación a temas de actualidad. Para saber más puedes visitar nuestra página web.

Las principales tendencias Front-end

El desarrollo Front-end es la implementación de la interfaz de usuario de la web por medio de lenguajes de codificación como JavaScript, HTML y CSS.

Un diseño web explica cómo aparece un sitio web, mientras que el desarrollo precisa cómo se implementa un diseño web en el sitio web.

Acoger las últimas técnicas de Front-end en un ecosistema de desarrollo de software rápido con el cambio incesante de las tendencias de desarrollo es siempre una demanda.

Las aspiraciones de desarrollo Front-end para este 2022 son muy explícitas. Como desarrollador web, consigues detectar de forma fácil las funcionalidades de una página web y cuestionarte la tecnología que se usa.

Pero, ¿Cuáles son las tecnologías Front-end? A continuación, daremos a conocer las tendencias Front-end 2021.

JavaScript es el lenguaje de programación más popular

Es un lenguaje de programación fundado en 1995 que permite aplicar funciones complejas en una página web.

Es decir, JavaScript es el lenguaje que se usa para escribir códigos fuentes que le brinden a la página funciones como animar imágenes, controlar multimedia, crear presentaciones de diapositivas, entre otros.

Este lenguaje de programación tiene 3 características que siempre se escuchan en su definición: lenguaje de código dinámico, lenguaje interpretado y lenguaje de código del lado del cliente.

El idioma de programación es utilizado para escribir código fuente al ser analizado por un ordenador y existen 3 maneras de usar el código fuente: interpretado, que es el que nos interesa, compilado y precompilado.

En resumen, el compilado es el que se traduce a otro código para ser explicado por la máquina. El interpretado no tiene traducción pero sí un intérprete.

En otras palabras, el navegador web recibe el código JavaScript en formato de texto original y ejecute directamente.

Existen códigos del lado del cliente y códigos del lado del servidor, realmente, este lenguaje consigue ser utilizado en ambos.

En el caso de JavaScript como código del lado del cliente, quiere decir que se ejecuta en la computadora de usuario de la siguiente forma: descarga, ejecuta y se enseña en el navegador.

El código del lado del servidor se ejecuta en el servidor, después los resultados se descargan y se muestran en el navegador.

Un lenguaje de código dinámico se refiere a la capacidad de actualizar la visualización de un sitio web para mostrar distintas cosas en diferentes situaciones, creando contenido nuevo dependiendo si es necesario.

React.JS el frameworks más usado

Es una de las bibliotecas más óptimas ‘‘open source’’ de JavaScript para construir interfaces de usuario. Actualmente, varias empresas usan React para el desarrollo de las aplicaciones.

Entre esas se encuentran, Instagram, AirBnb, Uber, Twitter, Reddit, Facebook, WhatsApp, BBC, Netflix, Dropbox, Paypal.

Esta biblioteca necesita de otras librerías para completar las necesidades de desarrollo de una App web. Aunque parezca una desventaja, en realidad, ofrece mucha libertad para escoger con qué tecnología deseas trabajar.

Además, está basado en componentes, es decir, con este Framework creas componentes reusables e independientes, convirtiéndolos poco a poco en interfaces de usuario complejas.

Uno de sus primordiales beneficios es que diseña vistas simples para cada estado en la aplicación, y React se encarga de actualizar y renderizar de forma eficiente los componentes correctos cuando los datos cambian.

Nuevas funciones de CSS

El uso de las nuevas funciones de CSS puede ser una tendencia en sí misma. Sin embargo, no es un enfoque específico o cambio de una característica, desafía el método que se ha estado codificando hasta ahora.

Gracias al progreso de los proveedores de navegadores en los últimos años, gran parte de los usuarios del mundo acceden a la web de forma más eficiente.

Las propiedades personalizadas de CSS son una de sus características.

Gatsby para sitios de una página

Es un potente framework de código abierto para el desarrollo del Front-end. Las páginas webs suelen mencionar Gatsby como ‘‘el gran Gatsby’’ por las características que posee.

Permite crear páginas webs dinámicas que se renderizan con velocidad en el dispositivo del usuario.

Su objetivo principal es dejar que el usuario se centre en el negocio. Gatsby no necesita ningún ajuste manual por parte de los desarrolladores, ya que viene equipado con características de optimización como lazy load, división de código, optimizaciones de imagen y recursos de pre-fetching en la caja.

También, elimina los problemas de escalabilidad usando los recursos adecuados según las métricas de escalado.

Aparte, proporciona un renderizado sin servidor, es una medida de seguridad mayor que las peticiones frecuentes al servidor y a la base de datos.

Si eres un desarrollador Front-end, vale la pena probar Gatsby, sus potentes optimizaciones automáticas de SEO y el diseño de esfuerzo reducido han logrado que Gatsby entre en la cesta de grandes empresas como lo son PayPal o IBM.

Jamstack

Las páginas webs que operan con la arquitectura Jamstack son alrededor del 0,90% desde el 2020.

Jamstack es un término acuñado por el CEO de Netlify en el 2015 cuando se intentaba modificar las tendencias del desarrollo web.

Para su éxito, Mathias Biilmann cree que Jamstack puede demostrar que es una opción más segura, rápida y escalable en el desarrollo web. Además, no es un lenguaje ni tecnología, más bien es un diseño arquitectónico que utiliza Markup, JavaScript y API.

Estas tecnologías individuales consiguen cambiarse para producir una aplicación web desacoplada cuyo backend y Front-end se encuentran separadas.

Jamstack se introdujo para resolver problemas sencillos en la web. Primero, las aplicaciones eran cada vez más complicadas, segundo cada pequeño dato en el Front-end tiene que pasar por varias peticiones mediante el backend.

De modo que, la velocidad se veía comprometida y el flujo de los datos provocaba problemas de seguridad.

Jamstack resuelve estos inconvenientes introduciendo la arquitectura en la que las APIs se encargan de estas tareas.

tecnología

TypeScript

Fue desarrollado por Microsoft y hoy día es mantenido por ellos. La tasa de aceptación ha sido bastante alta desde su lanzamiento público en 2012.

Su principal factor es que es un superconjunto del lenguaje JavaScript, que estaba siendo usado en más del 95% de los sitios web. Por consiguiente, los programadores no tuvieron ninguna dificultad en probar con TypeScript.

TypeScript se desarrolló para eliminar los problemas de JavaScript que eran muy habituales en grandes proyectos.

Desarrollar un lenguaje que pudiera compilar a JavaScript parecía una buena idea para Microsoft.

TypeScript funciona tanto del lado del cliente como del lado del servidor. No obstante, se recomienda optar por ella para los proyectos más grandes y dejar que JS se encargue de los más pequeños.

Una tendencia parecida se mostró en el informe de GitHub, considerando millones de depósitos y archivos de código guardados en la plataforma.

Diferencias entre inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) (el Machine Learning) y la inteligencia artificial (IA) son habilidades demandadas por los empleadores y cambian cada vez más el mundo que nos rodea.

Desde el impulso de las nuevas tecnologías como los vehículos autoconducidos hasta la mejora de procesos como diagnósticos médicos o la predicción de la toma de decisiones usando el big data.

A continuación mencionaremos las diferencias entre IA y aprendizaje automático.

¿Qué es la Inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial se refiere a cualquier inteligencia parecida a la humana exhibida por una computadora, máquina o robot. En el uso popular, la IA se refiere a la capacidad de una máquina o computadora para imitar la mente humana.

Es decir, aprender de experiencias y ejemplos, comprender y responder al lenguaje, reconocer objetos, resolver problemas, tomar decisiones, combinar estas y otras capacidades para hacer funciones que hace un ser humano, como conducir un automóvil o saludar a un huésped de un hotel.

Después de haber tenido un papel protagónico en la ciencia ficción, la IA se está empleando en varios ámbitos de nuestra vida hoy en día.

La inteligencia artificial emerge a partir de la existencia de una amplia cantidad de datos y del desarrollo de nuevos sistemas informáticos, con capacidad de procesar dicha información de manera veloz y más exacta que las personas.

Actualmente, es probable evidenciar cómo la IA completa lo que queremos cuando escribimos en los dispositivos móviles, proporcionando direcciones de calles cuando se maneja, limpia la casa y sugiere lo que hay que comprar.

Igualmente, está favoreciendo a las aplicaciones como el análisis de imágenes del cuerpo humano en el sector salud

Esto presenta un beneficio para los profesionales competentes de dicho rubro, porque podrán hacer trabajos completos de manera más exitosa y rápida.

Como dijo Antonio Cangiano, que fue el desarrollador de software en el IBM Digital Business Group, evangelista de la IA e instructor de cursos en el programa de Certificación Profesional de IA aplicada de IBM: ‘‘Es difícil exagerar el impacto y el alcance de la IA en la próxima década’’.

‘‘La mejor forma de conceptualizar, es imaginando la misma pregunta que se hacía sobre la electricidad finalizando el siglo XIX. Todos hemos sido testigos de la modificación inimaginable de esa época’’.

¿Qué es el aprendizaje automático (Machine learning)?

Es una aplicación de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de mejorar y aprender de forma automática la experiencia sin requerir programación.

El aprendizaje automático se enfoca en el desarrollo de los programas informáticos que consiguen acceder a los datos y los usa para aprender por sí mismos.

El proceso de aprendizaje empieza con experiencia y observaciones directas o instrucción, con el propósito de buscar patrones en los datos y tomar buenas decisiones en el futuro.

Su objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin intervención o asistencia humana y sean capaces de adecuar sus acciones como corresponda.

Del mismo modo, el machine learning se usa para procesar de manera rápida una enorme cantidad de datos a través de algoritmos que cambian con el tiempo y mejoran en lo que se pretende que hagan.

Una planta de manufactura podría coleccionar datos de máquinas y sensores en su red en grandes cantidades, incluso más allá de lo que cualquier ser humano sería capaz de procesar.

El machine learning se usa para detectar los patrones e identificar anomalías, que pueden mostrar un problema que los humanos deben solucionar.

Principales diferencias IA y Machine Learning

Las diferencias entre inteligencia artificial y machine learning, es que el machine learning es una rama de la IA, el aprendizaje automático es la IA, pero no toda la inteligencia artificial utiliza el aprendizaje automático.

Por ejemplo, imagina una muñeca rusa, la IA es la muñeca más grande, que abarca todo, el aprendizaje automático, las redes neuronales como subconjuntos cada vez más pequeños de la tecnología.

La IA ofrece extensas pinceladas para las máquinas que imitan la inteligencia humana, pero el aprendizaje automático es la aplicación práctica del procesamiento de información similar al humano.

Como clasificador más general y amplio, la IA sin el aprendizaje automático logra ser un caballo de un solo truco, aunque ejecute su tarea singular con una capacidad sobrehumana.

¿Cómo la inteligencia artificial influye en el aprendizaje automático? Los desarrollos de IA más avanzados comienzan a incorporar más componentes humanos, como los chatbots como Alexa y Siri que aprenden a interpretar las emociones y tonos humanos.

Sin embargo, el aprendizaje automático es la manera en que Alexa, Siri y el resto adquieren funcionalidades más variadas.

Impulsada por el aprendizaje automático, la IA consigue ir más allá de la tarea singular para transformar los datos brutos en patrones, por ejemplo, clasificar imágenes para Yelp o Pinterest, y hacer predicciones, como recomendar música en Spotify o programas en Netflix.

tecnología ordenadores

Deep learning o aprendizaje profundo

El Deep learning parte de la Inteligencia Artificial, este es un término muy reciente, se utiliza principalmente para crear sistemas eficientes y modernos.

Además, es posible desarrollar programas que puedan hacer comportamientos parecidos a los de los humanos.

¿Qué diferencia hay entre machine learning y Deep learning? Que el aprendizaje profundo o Deep learning, mejora  el aprendizaje automático.

Esto se debe a que le da a las máquinas la capacidad de escoger entre un conjunto de algoritmos que ofrecen una gran variedad de respuestas y actuar sobre las conclusiones determinadas por una variedad de combinaciones.

El aprendizaje profundo permite que el aprendizaje automático se efectúe mediante una red neuronal artificial.

Este tipo de aprendizaje funciona por medio de niveles, esto quiere decir, que en  el primer nivel, la red busca aprender cosas simples y después transmitir toda la información aprendida al otro nivel.

Esta información se combina de forma eficiente para mejorar el aprendizaje automático.

Hoy en día, el aprendizaje profundo se utiliza de manera amplia en el sector industrial, porque permite el análisis de una amplia cantidad de datos para descubrir patrones importantes y realizar predicciones precisas.

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