Quien haya leído este diario en las últimas semanas habrá notado abundantes cambios en él. El primero, y el más llamativo, es el estético. Y es que he pasado de un sitio web de colores azulados, con esquinas redondeadas (muy web 2.0, pero que me encantaba, todo hay que decirlo), a un sitio con predominancia del rojo, y con un estilo bastante más actual. Esto no ha sido casualidad, y el hecho de haber empezado a trastear con IA generativa tiene mucho, mucho que ver.
Como no podía ser menos, he generado la imagen anterior mediante IA, pidiéndole que me creara una imagen descriptiva de la Inteligencia Artifical Generativa. Pero me llama mucho la atención que la primera imagen que me ha generado el motor, en este caso, Grok, haya sido la siguiente:
La IA no es algo ajeno a mí, tanto por mi trabajo como por mi formación. Llevamos tiempo en mi empresa con una línea de desarrollo de IA bastante potente, pero había sido algo que para mí había sido algo relativamente tangencial, a lo que no dedicaba mucha atención más allá de algunos jugueteos con generación de imágenes o tratamiento de textos, hasta que pude ponerme a trastear con dos sistemas de generación de código basado en IA. Este punto fue clave para mí.
El primero de estos sistemas fue v0. Una plataforma web de generación de código, que permite además hacer despliegues rápidos en entornos cloud (Vercel, principalmente, pero que se apoya en AWS y otros sitios). Fue espectacular. Podía hacer prototipados rápidos de pequeñas ideas que pululaban por mi cabeza, pero que nunca tenía tiempo para materializar. Es cierto que tanto con ChatGPT como con Perplexity había realizado pequeñas tareas de apoyo a la codificación, pero esto era un salto de nivel espectacular.
Sin embargo, v0, en su versión gratuita, se me quedaba algo corto, en lo relativo a la cantidad de consultas y el desarrollo que se podía hacer. Al principio ponían menos limitaciones a la cantidad de consultas y el número de tokens para generación de los que podías disponer (ya se sabe, la primera dosis siempre es gratis), pero progresivamente fueron recortando más y más el número de interacciones que podías tener. Y pese a la enorme potencia de la solución, tuve que empezar a pensar en alternativas. Y así fue como llegué a Dyad.
Dyad es un entorno de desarrollo de IA generativa, o un constructor de aplicaciones, local y de código abierto. Tiene capacidad para integrarse con diversas herramientas, pero el desarrollo se realiza en local. Además, tiene muchas menos limitaciones que v0 en cuanto al uso diario y, en lo personal, me gusta mucho el saber que el desarrollo, basado en node.js, puedo desplegarlo de manera sencilla en un servidor propio, si bien el sistema tiene mucha (pero mucha) querencia por desplegar en Supabase. Es, en realidad, algo que tiene sentido, ya que le permite automatizar el despliegue de componentes backend. Ha pasado a ser mi entorno de desarrollo por defecto, si bien es cierto que aún uso con frecuencia v0, ya que es menos complicado hacer que desarrolle componentes que no son estrictamente aplicaciones web, cosa que es mucho más difícil con dyad.
Para mí ha sido una revolución. He podido hacer proyectos que había postergado por muchísimo tiempo, como los siguientes:
- Una aplicación compartida de lista de la compra para ser usada en móviles, que permita su actualización en tiempo real por los usuarios de la misma.
- Actualización de mi sitio web, que se encontraba ridículamente obsoleto, por una dependencia con mi entorno de galería de imágenes Gallery2.
- Cambio de sistema de galerías del obsoleto Gallery2 a Piwigo
- Creación de un plugin para integración de imágenes de Piwigo en WordPress
- Un sistema para correlar salidas en bicicleta y sus registros en Strava con las galerías de Piwigo, mi canal de YouTube, y generar textos de las etapas, apoyándose en los registros GPS de Strava, de las imágenes, de las descripciones de los vídeos de YouTube, y complementarlos con datos meteorológicos de las estaciones de Aemet más cercanas.
- Un sistema para automatizar la actualización de datos EXIF de imágenes de manera masiva, e importarlos a mi banco de datos de imágenes.
- Una aplicación que permite registrar desplazamientos de dispositivos LoRaWAN con ubicación GPS.
- Una ampliación del sistema anterior para integrar beacons Motorola Moto Tag.
- Un sistema basado en Machine Learning para detectar y procesar movimientos del cuerpo humano con un Microsoft Kinect, y usar los movimientos para controlar mi sistema de domótica.
En los próximos artículos iré creando entradas separadas para cada de estos proyectos, además de alguno que otro más que ya tengo en marcha, y que espero que acabe afectando a largo plazo a mi vida laboral.
Este empieza a ser el futuro que nos prometieron. 
