Publicación de Joaquín Peña Siles PhD.

Hoy iniciamos una nueva edición del Seminario de Aplicación de Ciencia de Datos al Ámbito Público para la cohorte 2025-2026 de la Maestría en Ciencia de Datos UdeSA, un espacio dedicado al análisis de las aplicaciones de la ciencia de datos y la inteligencia artificial en el sector público. Tendré la responsabilidad de dictar la clase inaugural, “Estado predictivo y gobernanza algorítmica: el futuro del Estado”, donde abordaremos temas vinculados con Estado e inteligencia artificial, capacidades estatales, regulación, y los desafíos del Estado predictivo y del emergente concepto de Estado anticipatorio. En un contexto de acelerada evolución tecnológica, buscamos acercar a nuestros alumnos a los desarrollos más recientes en la frontera del conocimiento y a experiencias concretas de implementación. Para ello, contaremos con la participación de seis oradores invitados que presentarán casos de aplicación en el sector público, promoviendo el aprendizaje a partir de experiencias reales y el intercambio de perspectivas. Un desafío académico y profesional que asumimos con el compromiso de contribuir a una comprensión integral de las transformaciones que estas tecnologías están generando en las instituciones públicas.

Me alegra mucho compartir que nuestro short paper titulado “Web Application for the Automatic Code Generation of Fullstack Projects Using Generative Artificial Intelligence: GPT-5” ya se encuentra publicado en IEEE Xplore. Este trabajo fue presentado en la 2026 8th International Conference on Software Engineering and Computer Science (CSECS), y representa un logro muy especial dentro de nuestra línea de investigación sobre automatización del desarrollo de software, generación de código e inteligencia artificial generativa. La investigación propone una aplicación web orientada a la generación automática de proyectos fullstack, integrando frontend, backend y validaciones de calidad para reducir tiempos de desarrollo y mejorar la productividad en proyectos de software. Estoy muy contento por este paso, no solo por la publicación en una plataforma académica reconocida internacionalmente, sino también por todo el aprendizaje que hubo detrás del proceso. Agradezco especialmente a mi coautor Alessandro David Polanco por el trabajo conjunto durante el desarrollo de la investigación, y a la profesora Lenis W. por su acompañamiento y apoyo en la redacción académica del paper. Pueden revisar la publicación en IEEE Xplore aquí: https://lnkd.in/d448NFhc #IEEE #IEEEXplore #SoftwareEngineering #GenerativeAI #FullstackDevelopment #ArtificialIntelligence #Research

A través de aportaciones de especialistas de diversas universidades de México y España, la obra analiza los desafíos éticos, ambientales, tecnológicos y educativos que acompañan el desarrollo y uso de la IAG. Los capítulos exploran temas como la sustentabilidad de los modelos generativos, su papel en el ciclo de vida del software, la evaluación de estrategias didácticas co-creadas con IA, la privacidad de los datos, la interacción humano-computadora y la implementación de modelos de lenguaje en contextos con limitaciones de conectividad. Más que buscar ofrecer respuestas cerradas y definitivas, en este libro se invita a la reflexión informada y al diálogo crítico, proporcionando herramientas conceptuales y casos de análisis para comprender los riesgos, oportunidades y dilemas de una tecnología que ya está transformando nuestras prácticas cotidianas. Una lectura indispensable para docentes, investigadores, profesionales y lectores interesados en comprender el verdadero alcance de la IAG en la sociedad contemporánea. Accede a texto completo en la Biblioteca Virtual de Tirant Prime si ya eres suscriptor, si aun no lo eres puede solicitar una clave de prueba para ingresar.  https://lnkd.in/eCp5beNB

Me complace compartir la publicación de mi artículo: "La Población y Muestra en Estudios de Caso en Ingeniería de Software: Marco y Guía Práctica" Los estudios de caso son uno de los métodos más utilizados en la investigación en Ingeniería de Software; sin embargo, existe una frecuente confusión sobre cómo definir correctamente la población, la muestra y los criterios de selección de casos. La literatura especializada señala que la selección de casos en estudios de caso responde a principios distintos a los utilizados en encuestas o experimentos, por lo que es fundamental comprender estas diferencias para garantizar el rigor metodológico de la investigación. En este trabajo presento un marco conceptual y una guía práctica orientada a investigadores, docentes, estudiantes de pregrado y posgrado que desarrollan investigaciones basadas en estudios de caso dentro de la Ingeniería de Software. Agradezco a la revista Fronteras Tecnológicas por la oportunidad de difundir este aporte académico. 📖 Artículo completo: https://lnkd.in/dHpZU2Hb #IngenieríaDeSoftware #SoftwareEngineering #Investigación #InvestigaciónCientífica #EstudiosDeCaso #MetodologíaDeLaInvestigación #Academia #EducaciónSuperior #Ciencia #PublicaciónCientífica

📣 𝗠𝘂𝘆 𝗽𝗿𝗼𝗻𝘁𝗼: 𝗹𝗮𝗻𝘇𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗼𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗱𝗲𝗹 𝗻𝘂𝗲𝘃𝗼 𝗯𝗿𝗼𝗰𝗵𝘂𝗿𝗲 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗠𝗮𝗲𝘀𝘁𝗿𝗶𝗮 𝗲𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 — 𝗙𝗜𝗘𝗘𝗖𝗦-𝗨𝗡𝗜 🔄 Luego de un periodo necesario de 𝗿𝗲𝘃𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻, 𝗱𝗶𝘀𝗲ñ𝗼 𝘆 𝗳𝗼𝗿𝘁𝗮𝗹𝗲𝗰𝗶𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗮𝗰𝗮𝗱𝗲𝗺𝗶𝗰𝗼, la Maestría en Data Science retoma su difusión con una propuesta renovada, orientada a elevar su nivel formativo y responder mejor a los desafíos actuales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. 📌 En el marco del proceso de 𝗳𝗼𝗿𝘁𝗮𝗹𝗲𝗰𝗶𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗮𝗰𝗮𝗱𝗲𝗺𝗶𝗰𝗼 de la Maestría en Data Science, queremos compartir con nuestra comunidad una nueva etapa que se viene preparando para el programa. 🌐 La 𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀, la 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗮𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹, la 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗹 y las 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮𝘀 𝗲𝗺𝗲𝗿𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲𝘀 están redefiniendo la forma en que las organizaciones toman decisiones, desarrollan soluciones y generan valor. 🧭 En este contexto, la 𝗠𝗮𝗲𝘀𝘁𝗿𝗶𝗮 𝗲𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗙𝗜𝗘𝗘𝗖𝗦-𝗨𝗡𝗜 viene fortaleciendo su propuesta formativa con una visión más integrada, actualizada y conectada con los desafíos reales del entorno profesional. 📘 Muy pronto compartiremos el 𝗻𝘂𝗲𝘃𝗼 𝗯𝗿𝗼𝗰𝗵𝘂𝗿𝗲 𝗼𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹, donde se presentará la propuesta curricular renovada para los ingresantes de la 𝗽𝗿𝗼𝗺𝗼𝗰𝗶𝗼𝗻 𝟮𝟬𝟮𝟲-𝗜𝗜. ✅ Esta actualización busca consolidar una 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗻𝗶𝘃𝗲𝗹 𝗱𝗲 𝗺𝗮𝗲𝘀𝘁𝗿í𝗮, con mayor profundidad conceptual y aplicada, articulando: • 📘 𝗙𝘂𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼𝘀 𝘀𝗼𝗹𝗶𝗱𝗼𝘀 para ciencia de datos e inteligencia artificial. • 🤖 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼, Machine Learning y Deep Learning. • 🗄️ 𝗜𝗻𝗴𝗲𝗻𝗶𝗲𝗿𝗶𝗮 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀, Big Data y sistemas a gran escala. • 🧠 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗮𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗿𝗻𝗮, IA generativa y agentes. • 🚀 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀, 𝗟𝗟𝗠𝗢𝗽𝘀, reproducibilidad y monitoreo. • 📊 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗶𝗰𝗮, comunicación y documentación de proyectos. • 🎯 𝗣𝗿𝗼𝘆𝗲𝗰𝘁𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼𝗿 orientado a soluciones reales. 🧩 La nueva propuesta incorpora con mayor claridad componentes importantes para una 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗶𝗰𝗼-𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗮𝘃𝗮𝗻𝘇𝗮𝗱𝗮: • 📘 Cursos más robustos y articulados. • 🧠 Mayor integración conceptual y aplicada. • 🎯 Proyecto integrador anual. • ⚙️ Formación orientada a soluciones reales de datos e inteligencia artificial. • 🚀 Producción, despliegue, monitoreo y documentación técnica. 🚀 Se viene una nueva etapa para la 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻 𝗮𝘃𝗮𝗻𝘇𝗮𝗱𝗮 𝗲𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 en la UNI. #DataScience #InteligenciaArtificial #FIEECS #UNI #Maestría #TransformaciónDigital #MachineLearning #MLOps #IA #MDS #MCIES #DCIES #Posgrado

📚 En el curso TI3 (Taller Interdisciplinario de Introducción a la Ingeniería), correspondiente al primer año de la Licenciatura en Informática, los estudiantes participaron de una instancia sobre validación de ideas y prototipado junto a Oscar de Oliveira, director de innovación de UCU. Además, el curso contó con la participación de Bruno Berrutti, Licenciado en Sistemas, investigador en Latitud y desarrollador de software especializado en inteligencia artificial y visión por computadora aplicada al análisis de imágenes satelitales.💻 Ambos invitados aportaron herramientas, conocimientos y experiencias clave para el desarrollo de los proyectos que los estudiantes trabajan durante ocho semanas, aplicando el Proceso de Diseño de Ingeniería para resolver desafíos vinculados al monitoreo ambiental.

¿Es momento de replantear cómo enseñamos Programación Orientada a Objetos en las universidades? En mi último artículo en el blog, analizo por qué el uso de Rust en las carreras de Ingeniería de Sistemas e Informática transforma radicalmente el aprendizaje de la POO. Al separar explícitamente el estado del comportamiento mediante struct e impl, y sustituir la herencia tradicional por la composición con traits, los estudiantes no solo asimilan una arquitectura de software mucho más limpia y modular, sino que interiorizan la gestión de memoria (Ownership) sin depender de la "magia" de un Garbage Collector. Comparto mis reflexiones sobre cómo esta transición eleva la rigurosidad académica y prepara a los futuros ingenieros para los desafíos reales de la industria tecnológica actual. ¡Espero sus comentarios! 🦀👇 https://lnkd.in/d2HCu5cs

La inteligencia artificial ya está transformando la forma en la que las empresas analizan información, toman decisiones y generan nuevas oportunidades de innovación. Por eso, desde el Parque Científico de Alicante animamos a participar en el curso de verano de la Universidad de Alicante: “Del dato a la acción: cómo la Inteligencia Artificial transforma información en decisiones de valor” Una formación práctica dirigida a profesionales y empresas interesadas en integrar la IA en sus procesos estratégicos y operativos. 📅 Del 17 al 19 de junio de 2026 💻 Modalidad presencial y online El programa abordará cuestiones clave como: ▪️ adopción estratégica de IA ▪️ herramientas IA para búsqueda y análisis de información ▪️ automatización de procesos y asistentes inteligentes Además, el curso cuenta con la colaboración del Parque Científico de Alicante y de empresas vinculadas al ecosistema PCA como InferIA  y Golden Owl® . https://lnkd.in/dr72VYDv Más información e inscripciones: https://lnkd.in/dx55W_EY #InteligenciaArtificial #IA #Innovación #Empresas #TransformaciónDigital #PCA #UniversidadDeAlicante #Tecnología #EcosistemaInnovador La colaboración del PCA en esta acción se realiza gracias al apoyo de la Generalitat Valenciana

El paso de la teoría académica a la resolución de problemas complejos en el mundo real es el verdadero desafío de la ingeniería. Hoy marco el cierre de mi etapa formativa como Ingeniero Civil Industrial compartiendo el resultado de mi trabajo de investigación final: el desarrollo de un Modelo Híbrido de Forecasting cuantitativo para el mercado accionario chileno (IPSA). El enfoque de esta investigación no fue simplemente optimizar el "Accuracy" de un algoritmo, sino construir un sistema integral que valide la viabilidad financiera de las predicciones en un entorno de mercado. Para lograr este nivel de realismo, el proyecto fue diseñado bajo una arquitectura modular dividida en tres etapas: • Ingeniería de Datos: Implementación de Fractional Differencing (FFD) para alcanzar estacionariedad en las series de tiempo, preservando la memoria a largo plazo del mercado. • Modelado Predictivo: Evaluación competitiva entre estadística clásica (ARIMAX) y algoritmos de Machine/Deep Learning (XGBoost, Random Forest, LSTM, BiLSTM), utilizando Purged K-Fold Cross-Validation para prevenir el Data Leakage. • Backtesting Cuantitativo: Aplicación del método de Triple Barrera (López de Prado), incorporando Stop Loss dinámicos basados en volatilidad condicional (EGARCH) y simulando comisiones operativas reales. El código completo y la documentación técnica de esta investigación están disponibles en mi repositorio de GitHub para quienes deseen profundizar en la metodología: https://lnkd.in/dcT3DGGa Este trabajo sintetiza el rigor analítico, la programación y la capacidad de resolución de problemas desarrollados durante estos años. Es un hito que cierra definitivamente mi ciclo universitario y marca el punto de partida de mi carrera profesional. #DataScience #QuantitativeFinance #MachineLearning #Python #IngenieriaCivilIndustrial #TimeSerieAnalysis

Nuestro compañero Ignacio García Rodríguez de Guzmán, junto con José Enrique Moguel (Grupo QuercusSEG, Universidad de Extremadura), presentaron el póster titulado “QuantumX: una experiencia para la consolidación de la Ingeniería del Software Cuántico como disciplina emergente” en la conferencia CIbSE 2026. Este póster mostraba la síntesis del primer workshop español de Computación Cuántica e Ingeniería del Software Cuántico, celebrado en las XXIX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de datos del 2025, y del cual se celebrará la segunda edición en este año. +Info: https://lnkd.in/eRDzYnWh