Desarrollando desde la trinchera.

Si tu Knowledge Base contiene miles de objetos, cada Save puede convertirse en una pausa innecesaria: el IDE recalcula de inmediato la información mostrada en las pestañas References y Referenced by. Cuando estás haciendo cambios en serie (ajustes de propiedades, limpieza de variables sin uso, marcar objetos como Not Generated, importar objetos, etc.) ese refresco continuo añade segundos —o minutos— a tu tarea. ¿Qué está pasando en segundo plano? Las pestañas de referencia se alimentan de un grafo que describe todas las dependencias entre objetos. Cada guardado desencadena: Análisis sintáctico del objeto modificado. Re-cálculo de las aristas que cambian en el grafo. Render del resultado en cada pestaña abierta. En KB grandes el paso 2 puede tomar varios segundos. Repetido cientos de veces se vuelve un cuello de botella innecesario. La práctica recomendada 1. Cierra todas las pestañas References/Referenced by antes de iniciar los cambios. Usa el botón × de cada...

En el desarrollo moderno, donde la IA se integra cada vez más en la creación y mantenimiento de aplicaciones, GeneXus ya ha mostrado que en su próxima versión vamos a tener dentro del IDE y vamos a poder generar asistentes de inteligencia artificial.  Como desarrollador GeneXus, ¿que es lo que puedo hacer hoy en las versiones liberadas, para prepararme para ese desafío?  Las herramientas de inteligencia artificial en su estado actual, necesitan descripciones textuales para poder entender los elementos con los que operan.  Por lo tanto, tenemos que tener claro que vamos a tener que mejorar la metadata que describe nuestros objetos.   ¿Por qué la metadata es tan importante? Describe la intención y contexto de cada componente, no solo su estructura técnica. Permite a herramientas de IA entender cómo reutilizar, adaptar o proponer cambios en base a la semántica. Facilita la generación de pruebas, documentación y migraciones automatizadas. A continuación, paso una li...

  Hice un pequeño experimento, para ver el estado de las herramientas de inteligencia artificial para escribir documentación técnica.  A partir del prompt. 

  La Analogía de la Retroexcavadora Imagina una obra en construcción hace un siglo. Cavar una zanja requería un equipo de obreros trabajando arduamente con palas, un proceso lento y físicamente agotador. Luego llegó la retroexcavadora: una máquina capaz de realizar el trabajo de varios operarios en una fracción del tiempo, con mayor precisión y menor esfuerzo físico. Este cambio no eliminó la necesidad de trabajadores, pero transformó sus roles, exigiendo operadores capacitados para manejar la maquinaria. En el desarrollo de software, estamos viviendo una revolución similar. Antes, crear aplicaciones requería que los programadores escribieran línea por línea de código, un proceso laborioso que demandaba equipos numerosos para proyectos complejos. Hoy, los agentes de inteligencia artificial (IA) que generan código actúan como la retroexcavadora del desarrollo: automatizan tareas repetitivas, aceleran la producción y permiten a los desarrolladores enfocarse en aspectos más estratégic...

  La evolución tecnológica siempre ha transformado la manera en que trabajamos. Hoy, los agentes de IA están redefiniendo el desarrollo de aplicaciones de la misma forma que las máquinas revolucionaron la construcción. La Analogía Perfecta: De Cavar Zanjas a Escribir Código Imagina una obra de construcción hace 50 años. Para cavar una zanja de 100 metros, se necesitaba un equipo de 8 a 10 operarios armados con palas, trabajando durante días bajo el sol. Era un proceso lento, físicamente demandante y costoso en términos de tiempo y recursos humanos. Luego llegó la retroexcavadora y cambió las reglas del juego por completo. Lo que antes requería una cuadrilla completa y varios días de trabajo, ahora podía completarse en pocas horas con un solo operador especializado y una máquina potente. Esta misma revolución está ocurriendo hoy en el desarrollo de software , especialmente en plataformas como GeneXus, donde los agentes de IA que escriben código están cumpliendo el rol de esa r...

 ¿Recuerdas cuando construir una zanja significaba horas de sudor y esfuerzo para un equipo de obreros, pala en mano? Era un trabajo arduo, lento y que demandaba una considerable cantidad de mano de obra. Luego, la tecnología nos trajo la retroexcavadora. De repente, una sola máquina, operada por una persona, podía realizar el trabajo de decenas de operarios en una fracción del tiempo. La eficiencia se disparó, los costos disminuyeron y la forma de abordar proyectos de excavación cambió para siempre. Esta misma revolución, esta "retroexcavadora digital", está ocurriendo ahora mismo en el mundo del desarrollo de software, y GeneXus está a la vanguardia. De la Pala del Programador al Agente de IA: Una Analogía Reveladora Imagina a esos programadores del pasado, meticulosamente escribiendo línea tras línea de código, resolviendo cada detalle, depurando incansablemente. Cada nueva funcionalidad, cada ajuste, era como cavar una pequeña sección de esa zanja con una pala. Era un pro...

 En el mundo de la construcción, hubo un antes y un después con la aparición de la retroexcavadora. Antes, hacer una zanja requería a varios operarios con palas, trabajando durante horas bajo el sol. Luego llegó una máquina que no solo reemplazó a varios de ellos, sino que lo hizo más rápido, con mayor precisión y sin descanso. Hoy, en el desarrollo de software, estamos viviendo una revolución similar. De líneas de código a agentes inteligentes Durante décadas, el desarrollo de aplicaciones con herramientas como GeneXus fue sinónimo de modelar, codificar, generar, probar y ajustar. Aunque GeneXus ya ofrecía una ventaja al abstraer muchos de estos pasos, la inteligencia artificial está empujando los límites aún más allá. Los agentes de IA que escriben código, entienden requerimientos, generan pruebas automáticas, refactorizan programas o incluso diseñan interfaces, están transformando profundamente cómo se construyen las soluciones. Lo que antes requería un equipo entero durante...

  Introducción La adopción de agentes inteligentes en los procesos de desarrollo de software está revolucionando la forma en que las tareas repetitivas, complejas o de largo plazo se gestionan en proyectos reales. Imaginemos un escenario en el que un Agente AI se integra con nuestra KB GeneXus y, a lo largo de varias semanas o meses, realiza todo el proceso de evolución controlada de una funcionalidad crítica. En este post, describo un caso práctico sobre cómo este agente podría manejar de manera autónoma la implementación, testeo, despliegue progresivo y, eventualmente, el retiro seguro de una funcionalidad en producción, utilizando Feature Flags y pruebas automáticas. El ejemplo me gusta porque permite unificar en un flujo el trabajo de varios asistentes (el que hace programas, el que hace deploy, el que prueba, etc0  Caso de uso: Automatización inteligente de una nueva funcionalidad Escenario: Queremos incorporar una nueva forma de calcular precios en un sistema core,...

Estuve haciendo algunas pruebas la semana pasada, para ver cuan maduras estaban las herramientas que tengo disponibles para la incorporación de agentes de inteligencia artificial en aplicaciones Genexus que le agregue valor a los usuarios.  Las cosas que probé: Globant Enterprise AI WorkWithPlus con AI DeepSeek local GeneXus Next Globant Enterprise AI Curso GEAI , Documentación y Consola   Es una excelente herramienta para diseñar diferentes tipos de asistentes (Chat, RAG, Data, API, etc) y tiene un lugar para probar como funcionan. Es muy bueno para probar como funcionan los diferentes modelos de AI que tiene el mercado, sin quedarse atado a ninguno. Esconde la complejidad de la conexion con los diferentes modelos de lenguaje y unifica la interfaz, de forma que es facil integrar con sistemas Genexus (y no GeneXus también).   Esta pensado para un ambiente empresarial y tiene un costo asociado por uso. Es muy recomendable, para aplicaciones Genexus y no GeneXus que q...

Ya van varios que me preguntan que no encuentran el KBdoctor para Genexus 18 en el marketplace.  El motivo de esto es que cuando quise subirlo (2023) , no pude hacerlo por una validación que agregaron a las dll y estaba funcionando mal y no me dejaba pasar al proceso de verificación humana (ni siquiera me dejaba subirlo).  Para dejarlo disponible, lo que hice fue subir un zip al wiki de la comunidad, para que puedan bajarlo de ahi.  Los pasos son: Bajar KBDoctor_gx18.zip    Marcar el zip como seguro en Windows Deszipear el contenido en el directorio <InstalacionGX18>/Packages sin usar subdirectorios Ejecutar un GeneXus /install

En la comunidad de GeneXus, muchos estamos acostumbrados a ver el código Java y C# generado como un simple paso intermedio para obtener nuestras aplicaciones finales. Es casi equivalente al “Java Bytecode” o al “CIL (Common Intermediate Language)” de .NET: algo que cumple un rol técnico, pero que rara vez requiere manipulación humana directa. Sin embargo, cuando llega el momento de entregar una aplicación a un cliente que no utiliza GeneXus —o que no está dispuesto a integrarlo en su proceso—, surgen algunos desafíos. El código generado, visto desde fuera, puede ser poco intuitivo y difícil de mantener mediante herramientas habituales en desarrollo nativo, como Visual Studio, GitHub y otros entornos de programación. Dificultades para la integración sin GeneXus Cuando un cliente no desea incorporar GeneXus a su proceso, necesita un acceso lo más “limpio” posible al código fuente. Sin embargo, el desarrollador nativo que abre estos archivos suele encontrar: Complejidad Estructural: Pat...

 Estamos en medio de una migración de GX16 a GX18.  Un usuario nos reportó un problema, con links viejos que tenia en un QR (generado en GX16) que daba error al acceder a la aplicación en GX18.  El error que da es  403 - Forbidden: Access is denied. Investigando el tema, encontramos que se cambió en el SAC 49927 SAC #49927: Se cambia la función de encriptación de parámetros para usar el alfabeto Base64 URL Safe Abstract Se cambia el mecanismo de encriptación de parámetros (cuando se tiene Encrypt URL Parameters <> None). Se pasa a utilizar una función que retorna un string con caracteres del alfabeto Base64 URL Safe. Con esto se evita generar caracteres del alfabeto Base64 como la barra (/) o el signo de más (+). Descripción Detallada Hasta el momento la función de encriptación de parámetros generaba un string del alfabeto Base64. Esto incluye los caracteres: 62: / 63: + Que el Query String de la URL (encriptada) venga con esos caracteres podría causar algunos...