¿Qué son las Apps Scripts?

Apps Script es una plataforma de desarrollo basada en JavaScript que permite automatizar tareas y extender las funcionalidades de productos de Google como Gmail, Google Sheets, Drive, Calendar y Forms, entre otros. Es especialmente útil para crear soluciones personalizadas sin necesidad de infraestructura adicional ni instalación de software.

¿Qué puedes hacer con Apps Script?

• Automatizar tareas repetitivas: como enviar correos automáticos, mover archivos en Drive o generar reportes en Sheets.
• Crear funciones personalizadas en Google Sheets, como si fueran fórmulas nativas.
• Responder a eventos: por ejemplo, ejecutar un script cuando se edita una celda o se envía un formulario.
• Integrar servicios: conectar Gmail con Sheets, o Calendar con Drive, todo desde un mismo script.
• Desarrollar interfaces: mediante HTML y CSS, puedes crear formularios o paneles interactivos dentro de Google Workspace.

Características clave:

• Basado en la nube: no necesitas instalar nada, todo se ejecuta en los servidores de Google.
• Editor en línea: accesible desde cualquier navegador.
• Triggers automáticos: puedes programar scripts para que se ejecuten en horarios específicos o ante ciertos eventos.
• Acceso a APIs de Google: como GmailApp, SpreadsheetApp, DriveApp, etc.

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¿Buscas trabajo remoto en 2025?

Lista de empresas a las que puedes aplicar para trabajos remotos:

1. Chumi-IT // Todas las oportunidades IT en un solo lugar (LATAM)
2. TAM Solutions (LATAM)
3. BairesDev (LATAM)
4. Talently (LATAM)
5. RocketPower (LATAM)
6. Ubidots (LATAM)
7. Vozy (LATAM)
8. Truora Inc. (LATAM)
9. Siigo (LATAM, no inglés)
10. Vita Wallet (LATAM)
11. BPT Software (Colombia)
12. DataScope.io (LATAM)
13. TrustNet Technologies
14. myHotel (LATAM)
15. White Prompt (LATAM)
16. Payphone (LATAM)
17. Bright Inc (México)
18. Marco MKT (LATAM)
19. AXMOS Technologies (LATAM)
20. Arukay (Colombia)
21. FlyDevs | IT Staff Augmentation (Argentina)
22. Multiplica (LATAM + España)
23. Wallbit (YC W23) (Argentina)
24. Cobre (Colombia + México)
25. Softtek (LATAM)
26. Geopagos (Argentina)
27. Addi (Colombia)
28. Forward (LATAM)
29. SKY Airline (LATAM)
30. OneLocal (LATAM)
31. Coderland (LATAM)
32. MindTech (LATAM)

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El fin de una era: Windows 10

Tras más de una década marcando el pulso tecnológico de millones de usuarios en todo el mundo, Windows 10 se despide como uno de los sistemas operativos más influyentes de la historia reciente. Lanzado en 2015 con la promesa de ser “la última versión de Windows”, este sistema consolidó una plataforma estable, versátil y ampliamente adoptada tanto en entornos domésticos como empresariales. Su interfaz híbrida, que equilibraba lo táctil con lo tradicional, y su enfoque en actualizaciones continuas, marcaron un cambio de paradigma en la forma en que Microsoft concebía la evolución del software. Con el anuncio del fin del soporte oficial, se cierra un capítulo que definió estándares de compatibilidad, seguridad y experiencia de usuario.

El retiro de Windows 10 no solo implica una transición técnica, sino también emocional para quienes lo adoptaron como herramienta cotidiana de trabajo, estudio y creatividad. Su legado se refleja en la madurez de sus sucesores, que heredan una base sólida y una comunidad de desarrolladores que crecieron con él. El fin de esta era invita a reflexionar sobre cómo la tecnología evoluciona, no solo en términos de innovación, sino también en la forma en que se integra en nuestras vidas. Así, mientras Windows 11 y futuras versiones toman la posta, Windows 10 quedará en la memoria como el sistema que unificó generaciones y redefinió la relación entre usuario y máquina.

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¿Qué son algoritmos matheurísticos?

Los matheurísticos son algoritmos híbridos que combinan técnicas matemáticas exactas con métodos heurísticos o metaheurísticos para resolver problemas complejos de optimización combinatoria.

¿Qué caracteriza a los matheurísticos?

• Hibridación inteligente: Integran modelos matemáticos (como programación lineal, entera o no lineal) con estrategias heurísticas (como búsqueda local, recocido simulado, algoritmos genéticos, etc.).
• Exploración eficiente: Aprovechan la capacidad de los heurísticos para explorar grandes espacios de soluciones y la precisión de los métodos exactos para mejorar o validar soluciones.
• Flexibilidad estructural: Pueden adaptarse a distintos tipos de problemas NP-difíciles, como el problema del viajero, asignación de tareas, diseño de redes, entre otros.

Ejemplos típicos de matheurísticos:

• Relax-and-Fix: Relaja algunas variables del modelo matemático para resolver subproblemas más simples y luego fija sus valores.
• Large Neighborhood Search (LNS) con programación entera: Se destruye parcialmente una solución y se reconstruye usando un solver exacto.
• Branch-and-Price con heurísticas: Se usa una heurística para generar columnas prometedoras en problemas de programación lineal con muchas variables.
• Heurísticas guiadas por dualidad: Se emplean soluciones duales de modelos relajados para orientar la búsqueda heurística.

¿Por qué usar matheurísticos?

• Problemas grandes y complejos: Cuando los métodos exactos son computacionalmente inviables por el tamaño del problema.
• Mejor calidad de solución: Superan a las heurísticas puras en precisión y a los métodos exactos en tiempo de cómputo.
• Aplicaciones reales: Logística, planificación de producción, diseño de redes, asignación de recursos, entre otros.

Diferencias clave

• Heurístico: Rápido, no garantiza óptimo, basado en reglas.
• Metaheurístico: Más general, adaptable, con mecanismos de escape
• Matheurístico: Combina heurística con modelos matemáticos

Si estás desarrollando frameworks modulares o simulaciones iterativas, los matheurísticos ofrecen una vía poderosa para integrar fairness explícito, validación estadística y optimización multiobjetivo.

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Algoritmos complejos de optimización en la Planificación Integrada de Negocio

La Planificación Integrada de Negocio (IBP, por sus siglas en inglés) representa un enfoque holístico para coordinar decisiones estratégicas, tácticas y operativas en organizaciones modernas. En este contexto, los algoritmos complejos de optimización juegan un papel crucial al permitir la alineación eficiente de recursos, capacidades y objetivos bajo múltiples restricciones y criterios de desempeño.

- Naturaleza del problema: multiobjetivo, dinámico y estocástico. Los modelos de IBP suelen involucrar:

• Múltiples objetivos conflictivos, como maximizar rentabilidad, minimizar inventario y garantizar niveles de servicio.
• Restricciones interdependientes, incluyendo capacidades de producción, ventanas logísticas, contratos y demanda proyectada.
• Incertidumbre estructural, derivada de variaciones en la demanda, tiempos de entrega, costos y disponibilidad de insumos.

Esto exige algoritmos capaces de manejar trade-offs, adaptarse a escenarios cambiantes y ofrecer soluciones robustas ante perturbaciones.

- Algoritmos utilizados: desde heurísticas hasta metaheurísticas híbridas. Entre los enfoques más efectivos se encuentran:

• Programación matemática avanzada: modelos lineales, enteros y no lineales con penalizaciones suaves para incorporar fairness y flexibilidad.
• Metaheurísticas híbridas: combinaciones de algoritmos genéticos, recocido simulado y búsqueda tabú, integradas con simulación iterativa y validación estadística.
• Optimización basada en simulación: uso de Monte Carlo y sampling probabilístico para evaluar escenarios y ajustar distribuciones truncadas.
• Algoritmos de máxima verosimilitud y gradiente numérico: útiles para calibrar parámetros en modelos de demanda y costos, sin depender de librerías externas.

- Integración modular y extensibilidad. Una arquitectura efectiva para IBP debe permitir:

• Modularización de componentes: demanda, producción, logística, finanzas y riesgos deben modelarse como módulos interoperables.
• Extensibilidad algorítmica: facilidad para incorporar nuevos objetivos, restricciones o fuentes de incertidumbre sin reescribir el sistema.
• Validación estadística continua: uso de tests como Anderson-Darling y ajuste por momentos para verificar la calidad de simulaciones y predicciones.

- Visualización de trade-offs y fairness explícito. La toma de decisiones en IBP se beneficia de:

• Visualizaciones interactivas de fronteras de Pareto, sensibilidad a parámetros y escenarios alternativos.
• Fairness explícito en asignaciones: penalizaciones suaves para evitar sesgos en distribución de recursos, turnos o beneficios.
• Simulación iterativa para evaluar impacto de decisiones en horizontes temporales múltiples.

Espero que esta información les sea útil.