Campus Food

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Hola a todos y bienvenidos a este análisis a fondo.

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Hoy vamos a desarmar un proyecto súper interesante llamado Campus Food Premium.

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Es,

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literal, el ejemplo perfecto de cómo las barreras para crear tecnología

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se están esfumando frente a nuestros ojos.

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Vamos a ver paso a paso cómo se estructuró todo esto,

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desde el diseño visual hasta el código profundo.

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Así que, arranquemos.

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Pero antes,

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piensen en esto.

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¿Qué tan rápido creen que se puede armar una app de entregas?

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O sea, algo comercial y que de verdad funcione sin saber absolutamente

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nada de ingeniería de software.

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Históricamente,

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hacer una plataforma con un carrito de compras dinámico,

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opciones de pago y una interfaz bonita tomaba meses o hasta

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años de estudio.

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Pero,

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¿y si metemos herramientas de inteligencia artificial en la ecuación?

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Tengan esta pregunta en mente a lo largo del recorrido,

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porque la respuesta es francamente sorprendente.

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Nuestra hoja de ruta de hoy es súper clara.

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Veremos el alcance y diseño,

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repasaremos el flujo de navegación completo,

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nos meteremos de lleno en el desarrollo con IA y cerraremos revisando

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las pruebas y los resultados finales.

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Pasemos a la primera parte,

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el alcance de la aplicación y toda la estrategia detrás de su diseño visual.

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Toda gran herramienta digital nace de un dolor de cabeza real,

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¿verdad? En este caso el proyecto apunta a un problema clásico y muy humano en

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cualquier universidad,

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querer comer algo rico y rápido entre clases interminables.

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Esta app se pensó para estudiantes,

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profesores y el personal que,

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seamos sinceros,

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no tienen tiempo para hacer filas.

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Nadie quiere gastarse sus únicos 15 minutos de descanso esperando un sándwich.

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Es una cuestión de pura eficiencia logística dentro del campus.

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Y para solucionar ese problema,

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la estética tenía que estar a la altura.

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No bastaba con que la app funcionara,

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tenía que verse súper profesional.

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Aplicaron principios modernos de diseño,

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o UI.

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Y ojo con esto,

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el uso de tonos naranjas no es casualidad.

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Sabemos que los colores cálidos están ligados psicológicamente al apetito y a la energía.

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Un truco clásico pero efectivo.

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A esto le sumaron botones grandes que son facilísimos de tocar en el celular,

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bordes redondeados y animaciones muy fluidas para que todo se sienta moderno.

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Bien, ahora veamos cómo se siente usarla realmente.

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Hablemos del flujo completo de navegación.

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La primera impresión lo es todo.

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Nos recibe una pantalla de bienvenida,

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oscura y minimalista,

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donde el botón principal salta a la vista inmediatamente.

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Imaginemos que un usuario cualquiera entra.

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Simplemente pone su nombre,

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digamos Felipe,

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y le da al botón enorme de entrar.

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Cero fricción.

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Nada de crear cuentas largas ni llenar formularios tediosos.

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Va directo al grano.

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Inmediatamente después,

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el sistema organiza la información de forma impecable.

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Tenemos una cuadrícula con restaurantes como Pizza Campus o

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Sushi Woo.

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Y al elegir uno,

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pum, aparece el menú correspondiente al instante.

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Lo genial aquí es cómo los platillos funcionan como tarjetas interactivas.

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Digamos que elegimos el Salmón Roll.

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En ese microsegundo,

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el sistema ya está procesando los datos en el fondo para llevarnos al siguiente paso

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sin que nos demos cuenta.

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Y así de fácil llegamos al carrito.

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Aquí se actualiza el total al instante,

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mostrando por ejemplo 28 mil pesos,

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y nos da las opciones de pago.

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Lo que realmente brilla en esta etapa es la claridad total de las instrucciones.

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Te dice exactamente cómo puedes pagar,

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en efectivo al recibir tu pedido o pidiendo que el repartidor lleve un datáfono.

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Es súper intuitivo,

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no deja espacio para dudas antes de presionar ese botón verde brillante de

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confirmar pedido.

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Para cerrar el ciclo de compra con broche de oro aparece un ticket digital súper elegante

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que funciona como recibo instantáneo.

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Tiene absolutamente todos los detalles.

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Quien pidió,

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en qué restaurante,

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a qué hora,

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cómo va a pagar y,

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lo más importante para alguien con hambre,

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el tiempo estimado de entrega,

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que aquí marca unos 20 minutos.

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Es un flujo que,

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visual y lógicamente,

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compite sin problemas con las grandes plataformas comerciales que usamos todos los días.

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Pasemos a la sección 3.

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Y prepárense porque aquí es donde la cosa se pone verdaderamente alucinante,

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el desarrollo impulsado por inteligencia artificial.

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Agárrense, ¿por qué esta app tan pulida que acabamos de desmenuzar no la hizo

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un equipo de desarrolladores senior de una gran empresa tecnológica?

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La construyó de principio a fin un estudiante de primer semestre de

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medicina.

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Así es,

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fue un proyecto para una materia de transformación digital.

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Este simple hecho rompe por completo el molde de quién puede y no

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puede crear tecnología funcional hoy en día.

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Es una verdadera revelación.

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Para lograr esta hazaña se usó un arsenal de herramientas súper accesibles.

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El cerebro de toda la operación fue ChatGPT,

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actuando como el motor de IA generativa.

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Esta herramienta se encargó de escribir la lógica compleja en el lenguaje Python

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y de armar la interfaz visual con una librería llamada Gradio.

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Y la cereza del pastel,

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ni siquiera se necesitó instalar programas pesados.

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Todo el proyecto corrió directamente en la nube utilizando Google Colab.

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Y pensar que todo este sistema comenzó con una simple frase en lenguaje natural.

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El primer prompt o instrucción fue directísimo.

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Genera una web app en Python usando Gradio inspirada en Rappi y

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Uber Eats para pedidos universitarios de comida.

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Al mencionar a gigantes de la industria,

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la inteligencia artificial entendió a la primera qué modelo de latos necesitaba,

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restaurantes,

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menús y flujos de carritos.

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Ese breve texto fue el plano arquitectónico de todo el código.

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Claro, la primera versión siempre es una estructura básica.

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Para mejorarla,

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el proceso iteró con una nueva instrucción.

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Haz la interfaz más moderna y visual,

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agrega imágenes a los restaurantes y efectos interactivos.

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Aquí es donde entró la magia estética.

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Con ese prompt,

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la IA fue capaz de inyectar los bordes redondeados,

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colocar imágenes apetitosas y programar esos efectos donde los botones reaccionan

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de forma natural.

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Fue un proceso de ir puliendo el diamante capa por capa.

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El empujón final y curiosamente el que suele dar más dolores de cabeza en la programación

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clásica fue la logística del cierre.

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Le pidieron a la IA.

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integra métodos de pago como efectivo y datáfono contra entrega

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y genera un ticket final elegante.

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¡Y listo!

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La herramienta generativa armó toda esa maraña lógica necesaria para procesar

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la confirmación y diseñó ese recibo dinámico que vimos hace un momento.

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Por supuesto,

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no podemos hablar de un buen software sin probarlo al extremo.

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Llegamos a la sección 4,

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pruebas y resultados finales.

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El análisis de depuración fue sumamente riguroso y académico.

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Básicamente intentaron romper la aplicación cometiendo errores de usuario a

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propósito.

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Probaron qué pasaba si alguien intentaba avanzar sin poner su nombre,

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si no elegía un restaurante o si olvidaba seleccionar el método de pago.

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Y los resultados fueron perfectos.

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En cada caso,

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el código generado por IA logró bloquear el avance y pedir la información faltante,

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garantizando que el sistema no va a colapsar frente a un usuario distraído.

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Ahora, seamos justos,

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tampoco fue magia perfecta desde el segundo uno,

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hubo algunos obstáculos.

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Al principio,

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el botón de entrada no hacía la transición correcta a la siguiente pantalla,

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y a veces el ticket final se quedaba escondido.

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Pero lo verdaderamente fascinante aquí es que también usaron a ChatGPT como

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técnico de soporte.

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Le pasaron los errores,

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la IA analizó su propio código en Python y solucionó los problemas solita,

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cerrando la brecha entre un prototipo con fallas y un producto impecable.

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Para ir resumiendo,

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este análisis de Campus Food Premium nos deja una lección gigantesca.

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Esto ya no se trata solo de una app para pedir un almuerzo rápido.

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Es la prueba tangible de que la inteligencia artificial está acelerando

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a fondo la creación de software.

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Está empoderando a personas brillantes de cualquier disciplina para que resuelvan

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problemas logísticos y reales sin necesidad de ser ingenieros de sistemas.

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Así que nos despedimos con esta gran incógnita.

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Si un estudiante de medicina en su primer semestre puede construir desde cero

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una plataforma interactiva como esta en un par de iteraciones,

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¿cuál es el verdadero límite ahora?

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Parece que el techo ya no es cuántos lenguajes de programación dominamos,

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sino qué tan creativos somos para identificar problemas y pedirle a

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la inteligencia artificial que nos ayuda a solucionarlos.

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Muchísimas gracias por acompañar este recorrido analítico y hasta

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la próxima.

خلاصہ

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