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Los desarrolladores adoran los nuevos lenguajes, pero utilizan otros para trabajar

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Los desarrolladores adoran los nuevos lenguajes, pero utilizan otros para trabajar

Según un informe elaborado a partir de la encuesta anual entre desarrolladores del portal de preguntas y respuestas para desarrolladores Stack Overflow, a los desarrolladores en general les encantan los nuevos lenguajes de programación. Eso sí, eso no quiere decir que luego sean los que más utilizan a la hora de trabajar. Ni tampoco los que les aportan unos mayores ingresos económicos.

El más utilizado entre los desarrolladores profesionales es, por sexto año consecutivo, JavaScript, gracias a su fuerza en desarrollo web frente a otros lenguajes como HTML, que ocupa la segunda posición en la lista, o a CSS, que ocupa la tercera (no todo el mundo estará de acuerdo en considerarlos lenguajes de programación, pero forman parte de la lista de Stack Overflow). Para encontrar a otro de los que más se utiliza en la creación de páginas web, PHP, hay que ir hasta la novena posición. En esta relación de los lenguajes más utilizados entre desarrolladores están varios que se utilizan habitualmente en el desarrollo en empresas, como SQL (cuarto puesto), Java (quinto lugar) y C# (octavo lugar). Bash/Shell ocupa el sexto puesto, algo sorprendente, puesto que en ediciones anteriores no aparecería en la lista. Python ocupa el séptimo puesto, y C++ el décimo.

Esta lista cambia bastante cuando se trata de los lenguajes que los desarrolladores prefieren utilizar. De los presentes en la relación de los más utilizados, sólo hay tres en la esta lista. Son Python, en tercer lugar; JavaScript, en séptimo; y C#, en octava posición. El  que más les gusta, por tercer año consecutivo, es Rust, un lenguaje de programación desarrollado por Mozilla. Le sigue Kotlin, que el año pasado ni siquiera figuraba entre los 20 primeros, y este año está en segunda posición. Su entrada puede deberse al interés que ha despertado cuando Google lo ha considerado un lenguaje de desarrollo oficial para Android. El lenguaje de programación TypeScript de Microsoft, creado para mejorar JavaScript, aparece en cuarto lugar, y Google Go en quinto. Le sigue Swift, en sexta posición. Cierran la lista F# y Clojure, en novena y décima posición.

Los desarrolladores adoran los nuevos lenguajes, pero utilizan otros para trabajar

Los diez lenguajes de programación que más se utilizan en el desarrollo de webs y aplicaciones a nivel profesional. Fuente: Stack Overflow

Estos son los lenguajes que más se utilizan para trabajar y los que más gustan a los desarrolladores. Pero los que les llevan a ganar más dinero son otros: F# y OCaml. En Estados Unidos, además de estos, también Erlang y Scala. Los que menos gustan son Visual Basic 6, Cobol y CoffeeScript. El caso de Cobol es curioso, ya que a pesar de ser un lenguaje que tiene muchísimos años y no realizarse apenas desarrollos nuevos con él, se resiste a desaparecer debido a su uso en grandes empresa, bancos e instituciones oficiales.

En cuando a la posibilidad de perder su puesto de trabajo a causa del avance de la Inteligencia Artificial, sólo el 20% de los desarrolladores están preocupados por ello. Eso sí, el 28% sí está preocupado por el hecho de que la Inteligencia Artificial vaya a a sobrepasar a la humana, y el 29% porque los algoritmos sean los que vayan a tomar decisiones relevantes con frecuencia.

Un dato curioso: entre los científicos de datos y especialistas en machine learning, la preocupación por la ecuanimidad de los algoritmos de los sistemas de Inteligencia Artificial es 1,5 veces mayor que entre el resto de profesionales del desarrollo. Y aunque la Inteligencia Artificial pueda utilizarse para, literalmente, hacer el mal, el 58% de los desarrolladores opinan que su ética es la responsabilidad de los puestos directivos de más nivel, y el 23% del que puso en marcha las ideas con escasa ética. Sólo el 20% cree que sería responsabilidad del desarrollador que escribió su código.

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Red Hat renueva su solución de automatización de procesos en la nube

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Red Hat ha anunciado la disponibilidad de Process Automation Manager 7, la nueva versión de su plataforma integral para la automatización inteligente de procesos nativos en la nube.

Con Red Hat Process Automation Manager 7 la compañía ofrece a sus usuarios corporativos una solución low-code, diseñada para reducir al mínimo el desarrollo en la creación y despliegue de aplicaciones empresariales, automatizando los procesos de negocios y ayudando a cumplir las políticas y la toma de decisiones comerciales.

En esencia, Red Hat Process Automation Manager 7 permite a las organizaciones automatizar, optimizar, medir y mejorar continuamente las operaciones comerciales en entornos de nube híbrida. A destacar como novedades en este versión:

  • Desarrollo de aplicaciones nativas de la nube: Con Process Automation Manager 7, Red Hat está ampliando sus capacidades de automatización de procesos nativos empresariales de Red Hat OpenShift Container Platform, la plataforma empresarial Kubernetes más completa de la industria. Los clientes pueden desarrollar, probar y desplegar de manera rápida y rentable aplicaciones inteligentes, nativas de la nube, que automatizan las decisiones y procesos empresariales como microservicios en contenedores que abarcan entornos de nube híbrida.
  • Gestión dinámica de casos: Las nuevas capacidades dinámicas de gestión de casos admiten flujos de trabajo dinámicos y ad-hoc que de otro modo serían difíciles o imposibles de representar en un modelo de proceso tradicional, lo que ayuda a los clientes a colaborar más fácilmente y a gestionar mejor los procesos no estructurados. En escenarios como la detección e investigación de fraudes, Process Automation Manager puede mejorar los esfuerzos de automatización de procesos con una mejor visualización y organización de los objetivos del flujo de trabajo, los resultados, la colaboración y el contenido asociado.
  • Experiencia de usuario de Low-code (UX): Process Automation Manager ahora incluye nuevas herramientas de desarrollo rápido de aplicaciones para crear interfaces de usuario ricas e independientes del dispositivo como parte de una experiencia simplificada e intuitiva para crear aplicaciones basadas en procesos.

Red Hat Process Automation Manager 7 integra asimismo Red Hat Decision Manager, una solución dedicada para la gestión de decisiones con la que facilitar el desarrollo e implementación de aplicaciones y servicios basados en reglas, apoyada a su vez por un planificador de recursos empresariales basado en el proyecto de la comunidad OptaPlanner.

Mike Piech, vicepresidente y gerente general de Middleware en Red Hat, comenta con respecto a este lanzamiento: “La tecnología de automatización de procesos materializa los beneficios de la visión y las fortalezas de Red Hat: nube híbrida abierta, contenedores, DevOps, microservicios, para el negocio. Con Red Hat Process Automation Manager, los profesionales de negocios pueden colaborar codo con codo con arquitectos técnicos para optimizar flujos de trabajo, presentar rápidamente nuevas ofertas e impulsar la eficiencia operativa de manera que deleite a los clientes y supere a los competidores en un mundo cada vez más digital”.

Red Hat Process Automation Manager 7 está disponible para su descarga por miembros de la comunidad de desarrolladores de Red Hat, mientras que los clientes pueden obtener las últimas actualizaciones en el portal del cliente de Red Hat.

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Adobe profundiza su acuerdo con Microsoft y mejora la integración del PDF en Office 365

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Adobe profundiza su acuerdo con Microsoft y mejora la integración del PDF en Office 365

Hace ya casi un año que Adobe y Microsoft llegaron a un acuerdo para reforzar la integración entre Teams y Sign, y dos que llegó otro que buscaba mejorar la integración de diversas herramientas de Adobe en determinadas aplicaciones de los de Redmond. Entonces, la mayoría de las mejoras estaban relacionadas con la agilización del trabajo con documentos y con la firma de los mismos, en el seno de las apps de Microsoft más utilizado.

Pero ahora han mejorado el acuerdo, y las opciones para trabajar con PDF dentro de las apps de Microsoft ha mejorado. Para empezar, tal como han confirmado desde Adobe, esto implica hacer que las herramientas de trabajo con PDF de Adobe estén disponibles dentro de las herramientas online de Microsoft.

Con este paso, todos los usuarios de Office 365 que cuenten con una suscripción a Adobe Acrobat DC para equipos o empresas tendrán la posibilidad de crear, manipular y visualizar PDFs seguros desde la cinta de herramientas en las versiones online de Microsoft Word, Excel y PowerPoint, así como en OneDrive y Microsoft SharePoint. Se reducen así los pasos que necesita dar un usuario de Office 365 para poder generar un PDF, ya que ahora no necesita abrir Adobe Acrobat en su escritorio.

Además, Adobe Sign también contará con novedades e integración mejorada con herramientas de Microsoft. Por ejemplo, con Dynamics. Ya el año pasado, Adobe Sign, la utilizar de firma electrónica de Adobe, se convirtió en la oferta preferida de firma electrónica de Microsoft en Office 365 y Dynamics 365. Ahora, las empresas pueden integrar Adobe Sign en los flujos de trabajo de Dynamics.

Además, también tienen la oportunidad de incorporar a Sign los datos de contacto de clientes desde el Navegador de LinkedIn. Y por otro lado, Adobe va a lanzar Sign en Azure. Esto quiere decir que los clientes podrán utilizar los centros de datos de Azure para guardar toda su información de Sign. Esta utilidad tiene ya también herramientas que permite a los administradores de sistemas responder adecuadamente a las peticiones de privacidad relacionadas con la GDPR.

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Investigadores de Nvidia emplean deep learning para crear vídeo en slow-motion

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Investigadores de Nvidia emplean deep learning para crear vídeo en slow-motion

Un equipo de investigadores de Nvidia ha presentado en la edición de 2018 de la Conferencia de visión por computador y reconocimiento de patrones (CVPR) un nuevo sistema que les ha permitido generar un vídeo en slow-motion utilizando deep learning y grabaciones previas en vídeo, lo que pone de manifiesto una vez más la apuesta de Nvidia por la Inteligencia Artificial.

En el estudio que han presentado en dicha conferencia se ofrecen detalles del sistema que han desarrollado para ello, capaz de producir vídeos en slow motion, ralentizados a casi cualquier tasa de frames, a partir de uno de 30 fotogramas por segundo. Los resultados que se obtienen con el sistema es un vídeo de alta calidad que se reproduce con suavidad y sin cortes.

El equipo de investigadores, con el Director de computación visual e investigación en machine learning de Nvidia a la cabeza, Jan Kautz, asegura que se puede utilizar para generar vídeos en slow motion a partir de grabaciones caseras y también en proyectos profesionales.

Para entrenar al sistema, el equipo de Kautz ha utilizado GPUs Nvidia Tesla V100 y el framework de deep learning PyTorch. Con esto han suministrado al sistema más de 11.000 vídeos a 240 fotogramas por segundo. Una vez finalizado el entrenamiento, el sistema era capaz de comprender cómo pueden dividirse los vídeos con una alta tasa de fotogramas por segundo, tanto fotograma por fotograma como segundo a segundo.

Una vez que logró asimilar toda esta información, el sistema ya era capaz de examinar dos fotogramas secuenciales de un vídeo de 30 fotogramas por segundo y predecir el aspecto que habrían tenido los fotogramas intermedios si se hubiesen grabado con una tasa de frames más alta. Por tanto, el sistema se encarga de “rellenar los fotogramas intermedios y los une para crear un vídeo nuevo y más lento“.

A pesar de los buenos resultados, el sistema puede encontrar problemas en el proceso. Fundamentalmente, por dos razones. La primera es que hay objetos en los vídeos que se mueven muy rápido y puede resultar complicado adivinar en qué dirección. La segunda es que, cuando los objetos de un vídeo se mueve, pueden a veces tapar otros, o dejar a la vista otros que antes estaban tapados. Por, tanto, el sistema tiene que ser capaz de trabajar con elementos que no se ven en un fotograma pero puede que en otro sí se vean. Y ha sido capaz de solucionar los dos problemas.

No obstante, y a pesar de los resultados obtenidos, este sistema es todavía un prototipo, y el equipo de investigadores que lo ha desarrollado todavía no han intentado optimizarlo para que llegue a los consumidores. De hecho, no podría integrarse en determinados dispositivos de uso cotidiano. Por ejemplo, en un smartphone, dado que “la potencia de proceso que se necesita para hacer esto es más del que tienen los teléfonos en la actualidad“. Pero podría ser posible “subiéndolo a un servidor, hay maneras de hacer que funcione y de llevarlo a los usuarios“.

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