De FileMaker a la nube: cómo SchallOS combina el software empresarial con la IA, el entorno de ejecución y las actualizaciones

SchallOS - Plataforma de aplicaciones inteligentes

Al desarrollar una aplicación empresarial, en un primer momento la atención se centra en las tareas visibles: se crean tablas, se definen relaciones, se diseñan formularios de entrada y se automatizan los procesos operativos. En cuanto los primeros usuarios pueden empezar a trabajar con la solución, parece que una gran parte del proyecto ha concluido. Sin embargo, en la práctica es entonces cuando comienza la fase más exigente a largo plazo. Una aplicación de uso empresarial debe mantenerse, ampliarse y adaptarse a los nuevos requisitos. Es necesario documentar los cambios, distribuir las nuevas versiones y transferir los datos existentes de forma segura. A esto se suman los distintos derechos de usuario, las copias de seguridad, los análisis de errores y la cuestión de si la solución debe ejecutarse de forma local, en un servidor propio o en la nube.

Muchas plataformas de desarrollo se centran principalmente en la creación de la aplicación propiamente dicha. Para las actualizaciones, la documentación, la implementación y el funcionamiento, se añaden posteriormente herramientas adicionales y procedimientos específicos. Con el tiempo, se crea un entorno técnico compuesto por numerosos componentes independientes entre sí, que solo puede mantenerse unificado con un esfuerzo considerable. Por ello, SchallOS adopta un enfoque más integral. La plataforma no solo debe acompañar a una aplicación empresarial durante su creación, sino a lo largo de todo su ciclo de vida: desde el desarrollo, pasando por la documentación y la puesta en marcha, hasta las actualizaciones y el funcionamiento continuo.

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Desarrollo de software con Codex, ChatGPT e IA: guía práctica para desarrolladores

Desarrollo de software con IA

Si hace unos años me hubieras preguntado cómo sería el desarrollo de software dentro de diez años, probablemente habría hablado de nuevos lenguajes de programación, mejores marcos de trabajo o entornos de desarrollo más potentes. Hoy mi respuesta sería totalmente diferente. El mayor cambio no se produce en las herramientas, sino en la forma en que pensamos y trabajamos como desarrolladores.

Mientras escribo estas líneas, yo mismo estoy trabajando en un nuevo sistema de software. Para ello, llevo varias semanas utilizando de forma intensiva herramientas modernas de IA, como Codex y otros modelos de lenguaje. Al principio sentía curiosidad, pero ahora estoy sobre todo impresionado. No porque la IA de repente lo haga todo por sí sola, sino porque se encarga de ciertas tareas sorprendentemente bien y, con ello, permite nuevas formas de trabajar.

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Cómo la inteligencia artificial está cambiando el desarrollo de software y FileMaker

Evolución de la IA en el desarrollo de bases de datos FileMaker

Cualquiera que navegue actualmente por portales de noticias, redes sociales o plataformas empresariales tendrá rápidamente la impresión de que la inteligencia artificial está cambiando todo el mundo laboral prácticamente de la noche a la mañana. Casi a diario aparecen nuevas herramientas, nuevos modelos lingüísticos y nuevas promesas. Se escriben textos automáticamente, se generan imágenes, se crean vídeos y a veces se preparan programas informáticos mediante la introducción de voz.

Para muchas empresas, esto crea una extraña mezcla de curiosidad y presión. Al fin y al cabo, nadie quiere perder el tren. Al mismo tiempo, muchos empresarios, autónomos y desarrolladores aún no saben exactamente cuáles de estas tecnologías seguirán siendo realmente relevantes a largo plazo. Esta es probablemente la verdadera especialidad de la fase actual de la IA: casi todo el mundo percibe que algo está cambiando, pero casi nadie puede evaluar realmente con fiabilidad a qué velocidad y en qué dirección en este momento.

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De la exportación de datos ChatGPT a su propia IA del conocimiento: paso a paso con Ollama y Qdrant

El camino hacia tu propia memoria de IA

En la primera parte de esta serie de artículos, vimos que la exportación de datos de ChatGPT es mucho más que una función técnica. Tus datos exportados contienen una colección de pensamientos, ideas, análisis y conversaciones que se han acumulado durante un largo periodo de tiempo. Pero mientras estos datos sólo se almacenen como un archivo en tu disco duro, siguen siendo sólo eso: un archivo. El paso crucial es hacer que esta información vuelva a ser utilizable. Aquí es exactamente donde empieza el desarrollo de una IA de conocimiento personal.

En realidad, la idea es sorprendentemente sencilla: una IA no sólo debe trabajar con conocimientos generales, sino también ser capaz de acceder a sus propios datos. Debe ser capaz de buscar en conversaciones anteriores, encontrar contenido adecuado e incorporarlo a nuevas respuestas. Esto convierte a una IA ordinaria en una especie de memoria digital. Esta es la segunda parte de la serie de artículos, que ahora se centra en el aspecto práctico.

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Explicación de la exportación de datos ChatGPT: cómo tus chats de IA se convierten en un sistema de conocimiento personal

Exportación de datos ChatGPT

Si trabajas habitualmente con una IA, probablemente lo sepas: una idea lleva a la siguiente. Haces una pregunta, obtienes una respuesta, reformulas, desarrollas una idea. Una pregunta corta se convierte de repente en un diálogo más largo. A veces incluso da lugar a proyectos enteros.

Pero la mayoría de estas conversaciones vuelven a desaparecer. Permanecen en algún lugar de la lista de chats, se deslizan hacia abajo y se olvidan con el tiempo. Esta es precisamente una de las grandes particularidades de los modernos sistemas de IA: Mientras que las conversaciones anteriores con colegas, amigos o asesores sólo existían en nuestra memoria, los diálogos de la IA se conservan por completo.

Esto significa algo crucial: Con cada conversación, se crea un archivo digital de tu pensamiento. Esta es la primera parte de una pequeña serie de artículos que te permitirán exportar tu historial de chat desde ChatGPT y utilizarlo eficazmente como un tesoro personal de conocimientos con tu sistema de IA local.

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La propiedad digital explicada - Cómo se crean activos sostenibles en línea

Qué es la propiedad digital

Durante siglos, la propiedad fue algo muy tangible. Se podía tocar, pisar o tener en la mano. Una casa, un terreno, un taller, libros en una estantería o herramientas en un cajón... eran cosas que podían asignarse claramente. Pertenecían a alguien, estaban visiblemente presentes y solían seguir estándolo aunque cambiaran las circunstancias políticas, económicas o sociales.

Este artículo explica qué es la propiedad digital, qué formas adopta y cómo puede crearse, especialmente en la actual era de la IA.

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Ley CLOUD, soberanía de datos y Suiza: ¿un punto de inflexión para las estrategias europeas de TI?

¿Qué significa para Europa la resolución suiza sobre la nube?

A mediados de noviembre ocurrió en Suiza algo que casi nadie esperaba de esta forma: Los comisarios de protección de datos del país aprobaron una resolución clara, casi histórica. El mensaje que subyace es sencillo y, al mismo tiempo, muy controvertido: las autoridades públicas no deben seguir subcontratando sus datos más sensibles a servicios internacionales en la nube como Microsoft 365 sin dudarlo. ¿Por qué?

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Entrenamiento LoRA: cómo FileMaker 2025 simplifica el ajuste fino de grandes modelos lingüísticos

LoRA Ajuste fino - FileMaker 2025

El mundo de la inteligencia artificial está en movimiento. Casi todas las semanas surgen nuevos modelos, nuevos métodos y, sobre todo, nuevas posibilidades, pero hay algo que no cambia: no todas las innovaciones técnicas conducen automáticamente a una vida cotidiana mejor. Muchas cosas siguen siendo experimentales, complejas o simplemente demasiado costosas para un uso productivo. Esto es especialmente evidente en el llamado ajuste fino de los grandes modelos lingüísticos, un método de especialización de la IA generativa a su propio contenido, términos y tonalidades.

He acompañado este proceso intensamente durante los últimos meses - primero en la forma clásica, con Python, terminal, mensajes de error y angustiosos bucles de configuración. Y después: con FileMaker 2025, un paso que me sorprendió - porque no fue fuerte, sino claro. Y porque demostró que hay otro camino.

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