ProyectoQue!?
muy largo; no lo leí
En nuestro primer post hicimos afirmaciones: queríamos aprender haciendo, usar IA como punto de apoyo, y transformar lecturas en resultados tangibles. En estos cuatro meses, la pregunta que más resonó en nosotros fue: “¿pero de qué se trata su proyecto?”.
Este post responde con hechos y muchas palabras: un experimento de 3 semanas donde convertimos un concepto financiero omnipresente (pero abstracto) en una herramienta web que cualquiera puede usar, sin ser nosotros expertos en desarrollo full stack, con IA como tutor, parados sobre hombros de gigantes.
- El resultado: Un experimento educativo que hace tangible lo abstracto.
- El costo: Nuestras finanzas personales.
Si aún no leíste nuestro primer post, te recomendamos empezar por ahí para entender el contexto completo de nuestras ideas.
Increible! Pero qué van a hacer en su proyecto?
Segundo post después de mucho, si voy a decir que no pensaba volver a escribir para este proyecto estaría mintiendo. De eso se trata, ¿no? Uno cuando comienza una aventura, si bien no sabe lo que le espera por el camino, desarrolla su plan con enfoque a dónde quiere llegar. Si de vuelta estoy siendo muy poético, lo que estoy tratando de dejar en claro es que en Proyecto Arquimedes tenemos un plan, ciertos hitos (experimentos) y esperamos que los mismos nos lleven a donde queremos.
Esta publicación no estaba en los planes —o, visto de otra manera, este experimento no estaba en los planes—, y en esto sí no estoy mintiendo. Pero un plan se idea en papeles y se transforma en ejecución. Este post nace de las bases del primero y de la interacción con nuestro entorno.
De interactuar con nuestro entorno porque si bien muchos han expresado su entusiasmo con la lectura de “Un nuevo tipo de bicicleta para la mente”, muchos también nos han preguntado ¿de qué se trata su proyecto? O ¿qué van a hacer en su proyecto? Es decir, hemos recibido inputs que afectan nuestro plan.
Y de las bases del primer post, porque si repasamos las afirmaciones que contiene, veremos cómo estas se traducen en resultados.
Traigamos dichas afirmaciones y tratemos de esclarecer dudas.
Afirmación #1
“…aprender haciendo, construir sin ser expertas y empujar ideas”
En las próximas secciones encontrarán nuestro segundo experimento1, un experimento que lo desarrollamos nosotros mismos, sin ser expertos en desarrollo full stack (desarrollo completo de una aplicación web).
Afirmación #2
“…utilizar la IA como punto de apoyo”
Un experimento que nos permitió utilizar todo el potencial de la IA, con la asistencia en código y tutor de aprendizaje, para movernos en un entorno poco conocido.
Afirmación #3
“…pararnos sobre los hombros de quienes nos inspiran …transformar el aprendizaje pasivo de cursos online, libros, papers y teorías en aprendizaje activo, integrado en nuestras ideas”
Un experimento que fue el canal para convertir nuestras lecturas en un resultado visible.
Hagamos un paréntesis aquí: si bien la IA nos ayudó a llegar al resultado, el mismo sería imposible sin los conceptos base que aprendimos de los gigantes. Conceptos sobre:
- Análisis de datos con Python (Wes McKinney, Python for Data Analysis, 2022)
- Estadística práctica para ciencia de datos (Peter & Andrew Bruce, Peter Gedeck, Practical Statistics for Data Scientists, 2020)
- Diseño de sistemas de machine learning (Chip Huyen, Designing Machine Learning Systems, 2022)
- Desarrollo web moderno con Python (Bill Lubanovic, FastAPI: Modern Python Web Development, 2023)
- Aplicaciones web en Python puro (Jeremy Howard & Answer.AI Lab, FastHTML, 2024)
- Web scraping y extracción de datos (Ryan Mitchell, Web Scraping with Python, 2024)
- Ciencia de datos geoespaciales (David S. Jordan, Applied Geospatial Data Science with Python, 2022)
- Pipelines ETL con Python (Brij Kishore Pandey & Emily Ro Schoof, Building ETL Pipelines with Python, 2023)
- Control de versiones con Git (Anna Skoulikari, Learning Git, 2023)
- Bases de datos PostgreSQL (The PostgreSQL Global Development Group, PostgreSQL 16.9 Documentation, 2025)
- Empaquetado de aplicaciones junto con sus dependencias y versiones, garantizando reproducibilidad (Nigel Poulton, Getting Started with Docker and AI, 2025)
Y estamos seguros de que nos olvidamos de muchas otras materias que jugaron un papel importante en este desarrollo full stack.
Afirmación #4
“…experimentar con los problemas que vivimos todos los días”
Como ya lo dijimos este experimento no estaba en el backlog, prueba de ello es el nombre de este, para más contexto tenemos que decir que nos gusta poner buenos nombres a nuestros experimentos y este no nos convence, pero nació de un problema que se nos presentó en nuestro día a día, la idea de esclarecer algo tan simple como la duda de cuál es la izquierda y cuál es la derecha.
Afirmación #5
“Y si nos equivocamos —que lo haremos— esperamos que la comunidad nos ayude a corregirnos y crecer”
Fue revelador escuchar las preguntas sobre la necesidad de entender que vamos a hacer en Proyecto Arquimedes, puede ser que nos hayamos comunicado mal o utilizamos una narrativa que no definía nuestros objetivos de manera transparente. Esto nos permitió preguntarnos, ¿qué dijimos que vamos a hacer? Y luego, ¿lo estamos haciendo? La respuesta nos dio mucha satisfacción y ganas de continuar con este proyecto. Esperamos que en estas líneas también encuentren reproducidas nuestras afirmaciones en resultados.
Lo que no puedo crear no lo entiendo
Esta breve sección actuará tanto como disclaimer y como reafirmación, si bien dijimos:
“…para ser honestos, sabemos que desarrollar un producto con estas tecnologías implica mucho más que solo dominar el modelo… Aun así, creemos que un proceso sistemático… nos ayudará a avanzar un paso a la vez”
Y además en la sección anterior afirmamos que utilizamos prácticas de diseño de sistemas de machine learning, nuestro experimento no implementa aun modelos de machine learning o modelos fundacionales de lenguajes (llm’s). Sin embargo, también con el experimento estamos plasmando la idea que recita el título aquí y que fue desarrollada en la sección “Dame un punto de apoyo y moveré el mundo” del primer post. Es decir, creamos algo para comprenderlo.
Creemos que este experimento y esta filosofía son importantes para seguir avanzando porque no podemos crear una aplicación que implemente tecnologías tan innovadoras como estas (ML / IA) si no entendemos las bases sobre las cuales se deberán construir (desarrollo de softwares y sistemas de machine learning).
PlusvaQue!?
¡Después de aprox. 1,400 palabras, hablemos del experimento!
Pero antes déjame preguntarte: ¿Qué sabes del Desarrollo Inmobiliario? Sí, un poco más de contexto es necesario para comprender cómo nace este experimento.
El desarrollo inmobiliario es el proceso de desarrollar y hacer tangibles proyectos como casas, edificios residenciales, de usos múltiples, industriales, desarrollar loteos, barrios cerrados, hoteles, edificaciones comerciales y muchos otros. Y que para lograr esto aglutina materias como la legal, la pública y de desarrollo urbano, la arquitectura, la ingeniería, la comercial, el marketing y publicidad, la financiera y sí, muchas otras más. Y es importante conocerla, porque los integrantes de este proyecto hace un año desarrollan su vida laboral estable en este mercado.
Como toda persona en un mundo nuevo nos vimos abombados con los nuevos términos, como cuando ves esos reels sobre temas de marketing y te lanzan palabras raras (típicamente siglas en ingles).
Entre esas palabras estaba la plusvalía y si bien al ingresar ya teníamos una noción de lo que esto significaba, no era y no es algo tangible para nosotros, Es decir, ¿se promete un aumento de valor en el inmueble?, ¿se promete algo en el futuro donde no tenemos control? Además es una de las palabras que está mayormente ligada con este rubro, si buscás en google [“inversion” “paraguay” “inmueble”]2, encontrás 328 resultados y si le agregas la palabra “plusvalía”, es decir [“inversion” “paraguay” “inmueble” “plusvalia”] encontrás 308 resultados, podríamos decir que 20 resultados más se encuentran sin la palabra plusvalía, esa palabra está en el 93% de los resultados3 sobre la inversion inmobiliaria en paraguay y siempre presente en nuestro día a día, generando incomodidad, como cuando tu copiloto te dice “ahora gira a la izquierda” y te preguntas ¿Cuál era la izquierda?
Dada esta situación y como curiosos con ganas de desatar ese nudo nos peguntamos, ¿cómo podemos hacerlo tangible? fue cuando se nos vino a la mente la famosa frase de nuestros familiares adultos; “Antes era todo campo acá” y el famoso mito de que ellos con Gs. 100mil ya compraban un inmueble, eso hizo un click. Podemos comprobar lo real de la plusvalía con la información obtenida en la sobremesa familiar. Podemos tomar el valor con el que compraron nuestra casa nuestros abuelos o padres y comprobar cuanto creció este valor.
Así nace PlusvaQue!? Una calculadora de plusvalía para que cualquiera pueda hacer tangible este concepto, la aplicación trata de ser lo más simple posible, con tres inputs de parte del usuario, genera en dos pasos, indicadores para comprender como su inmueble cambia de valor en el tiempo.
Si bien queremos explicar todas las suposiciones tomadas para generar los resultados, seguramente ya estas cansado de leer, por lo que en un repositorio público estará disponible la documentación que detalla lo necesario para comprender el proceso.
Lo interesante a comprender ahora de manera simplificada es que lo primero que vas a encontrar es una explicación a través de comentarios breves y garabatos, de que el dinero que te dice tu abuela que gastó por su casa, no tiene el mismo poder adquisitivo en el mundo de hoy, por lo que el primer cálculo que se efectuara es convertir ese valor a uno equivalente del presente.
Por otro lado, tendrás la facilidad de ingresar valores tanto en guaraníes como en dólares, pero los resultados se manejarán netamente en dólares, simplemente para aprovechar la facilidad en la cantidad de dígitos de esta moneda.
Estarás tentado a pensar que este nuevo valor ya define a la plusvalía (te darás cuenta de que es un valor mayor), sin embargo, el concepto del cambio en el valor del dinero a lo largo del tiempo solo juega uno de los papeles. El siguiente concepto es el omnipresente y omnipotente “mercado”. Por ejemplo, cuanto se demandan los inmuebles en tu zona, la disponibilidad de inmuebles en venta, la población creciente en busca de un hogar y muchos otros factores dentro de este concepto que todo lo abarca.
Y para tener en cuenta al poderoso mercado tendrás la facilidad de seleccionar en un mapa la ubicación de la casa comprada por tu abuela, luego confirmarla con un botón lo que retornará varias métricas, una de ellas el valor medio de los inmuebles en venta en ese barrio, si es dentro de la ciudad de Asunción, o valor medio de la ciudad si es otra ubicación fuera de Asunción (Asunción es madre de ciudades debe tener su trato especial). Lo que más nos gustó fue devolver el mapa de calor donde se puede observar en que zonas se concentran más las ventas.
Para traducir la plusvalía en un resultado se tiene en cuenta que este valor medio es el valor posible de venta de la casa de tu abuela. Y el indicador que representa a la plusvalía de la mejor manera es el porcentaje de crecimiento, el cual se calcula de la siguiente manera, si lo compraron por Gs. 100mil en 1902 y ese valor tiene un poder adquisitivo en el presente de aprox. Gs 420 millones (recordá que la plata de antes era más poderosa que la de ahora por la inflación) entonces este es el valor de tu “inversión”. Luego según el mercado, tu zona está vendiendo las casas en una media de Gs. 1,050 millones. Entonces el crecimiento del valor de tu inmueble se calcula de dividir lo que ganaste contra lo que pagaste, pero de vuelta, el valor presente de lo que pagaste para ser justos. En el caso del ejemplo, hipotéticamente lo vendiste a Gs. 1,050 millones, pero pagaste Gs. 420 millones, por lo que tu ganancia es de Gs. 630 millones, al dividir este valor por lo que pagaste, sabrás cuantas veces más dicho valor estas ganando.
\[ \frac{\text{Gs. } 1.050.000.000 - \text{Gs. } 420.000.000}{\text{Gs. } 420.000.000} = \frac{\text{Gs. } 630.000.000}{\text{Gs. } 420.000.000} = 1.5 \]
O dicho de otra manera: ganaste 1.5 veces lo que invertiste, o sea, tu ganancia representa el 150% de tu inversión inicial.
Eso fue solo un ejemplo que acabo de inventar, pero en ese ejemplo podemos ver una de las grandes suposiciones, debemos tener en cuenta que esto no es para nada acertado, si la casa de tu abuela es de 4 mts de largo por 4 mts de ancho, no puede valer lo mismo que una casa de 30 mts de largo por 12 mts de ancho, o si se compro solo la tierra sin edificacion alguna y nuestros datos disponibles mezclan las categorias de tierra y casas disponibles en tu zona, no pueden valer lo mismo. Por lo que este resultado es simplemente (el valor medio de tu zona) una aproximación y para fines educativos una apropiada4.
Además, ¿sabías que la inteligencia artificial generativa de texto te da un valor aproximado de la siguiente palabra más probable al texto que vos le pasás? por eso en la interfaz de usuario (en la página web donde entras a chatear con ChatGpt) abajo en letras pequeñas siempre te avisa que debes chequear fuentes confiables. Básicamente esa llamada de atención estamos haciendo en el párrafo anterior, comprendamos que este experimento es para fines educativos.
¡Te invitamos a pedirle a tu abuela o a tus padres el valor de compra de tu casa y darle un valor a la plusvalía generada por ella en nuestra calculadora! (la direccion web de esta está al final del post)
No nos movimos rápido, rompimos nuestras finanzas
Esta es otra afirmación del primer post que se hizo real. Casi después de 4 meses viene esta segunda publicación, en medio de ella estuvo el desarrollo de una tesis, mucha investigación de las bibliografías citadas más arriba e iteraciones sobre los demás experimentos.
Sumando curiosidades que se alinean con este título es que nos comprometimos a realizar este experimento en una semana, terminaron siendo 3 semanas por el hecho, de como ya lo comentamos, tenemos trabajos estables en horario de 07 a 18 dejándonos solo 3hs disponibles cada día de la semana para trabajar sobre los experimentos. Esto por no dejar de lado nuestra salud, siempre tomamos una caminata para despejar la mente y tratamos de dormir al menos 7hs (no pasa nunca, iteraciones de nuestros experimentos siempre interrumpen nuestro descanso).
Ahora bien, si queremos ser más precisos en cuanto a tiempos, podemos analizar el repositorio de Git para calcular las horas reales dedicadas al código. Cada commit5 tiene una marca de tiempo que nos permite reconstruir exactamente cuándo trabajamos.
Estos son algunos commits representativos que muestran la intensidad del trabajo:
# Primer commit del proyecto
2025-10-23 19:30:57 - Crear el repositorio
2025-10-23 22:48:09 - Configuración inicial del proyecto
# Día más productivo (26 oct): 11.03 horas
2025-10-26 11:58:20 - Simplificar presentación de resultados
2025-10-26 23:00:22 - Mejorar sistema de consultas geográficas
# Segundo día más productivo (2 nov): 10.57 horas
2025-11-02 11:40:41 - Agregar endpoint de datos para mapa de calor
2025-11-02 13:38:16 - Crear componente de mapa interactivo
2025-11-02 22:14:39 - Optimización de rendimiento (11.2x más rápido)
# Tercer día más productivo (15 nov): 9.57 horas
2025-11-15 10:32:27 - Traducir página principal a Español/Inglés
2025-11-15 12:08:04 - Actualizar diseño de sección de inflación
2025-11-15 15:34:11 - Mejorar interfaz de usuario principal
2025-11-15 20:06:22 - Completar sistema de internacionalización
Total: 70 commits en 24 días calendario = 47.7 horas de desarrollo efectivo
Los números son reveladores: analizando el tiempo entre el primer y último commit de cada día de desarrollo, descubrimos que dedicamos 47.7 horas al proyecto distribuidas en 24 días calendario. Recordá que solo teníamos 3 horas disponibles entre semana por nuestros trabajos estables, dejándonos los fines de semana con mayor disponibilidad.
Ahora viene lo interesante: si tomamos esas 47.7 horas y las dividimos entre 6 horas diarias (una jornada realista de trabajo completo), el proyecto nos hubiera tomado apenas 8 días.
Y obviamente estamos rompiendo nuestras finanzas, si calculamos la rentabilidad de Proyecto Arquimedes, redoble de tambores… es del –100% (numero negativo cien). Pero nuestro equipo tiene 100% fe de que en el riesgo está la ganancia, mentira, era la cita que esperabas, realmente tenemos fe de que nuestra ejecución nos traerá la ganancia, si seguimos con este momentum sentimos que llegaremos a donde queremos.
¿Es normal hacer una posdata en una sección de un blog? Bueno aquí va.
PS: Nos olvidamos de cancelar una suscripción a una plataforma de aprendizaje online, nos cobró por el año adelantado, jaja no somos tan metódicos tampoco.
US$ 800K
Y bueno, ya solo falta aplicar el modelo de machine learning que prediga los resultados, ¿no? Guiño, guiño.
Por ahora, te dejamos el link para que pruebes nuestro experimento, presiona el siguiente logo, te redirecciona a nuestra página!
¿Feedback? ¿Bugs? Los comentarios están abiertos más abajo.
Footnotes
Para aclarar: Proyecto Arquimedes en sí es nuestro primer experimento. La idea de iniciar un colectivo que impulse experimentos con IA y ML ya es en sí misma un experimento. Lo que presentamos aquí es el primer proyecto técnico que desarrollamos dentro de ese marco experimental más amplio.↩︎
Sintaxis de búsqueda en Google: Las comillas (““) fuerzan a Google a buscar la palabra exacta tal como aparece. Los corchetes [] solo indican que se buscan todas esas palabras juntas y no son parte de la búsqueda real que debes ingresar en Google.↩︎
Búsquedas realizadas en Google.com.py en modo incógnito el 15 de noviembre de 2025. Los números pueden variar según personalización y fecha de búsqueda. El punto importante no es la cifra exacta, sino la omnipresencia del término “plusvalía” en el discurso inmobiliario paraguayo.↩︎
Nuestro modelo calcula el valor ajustado por inflación usando la tasa de cambio histórica entre guaraníes y dólares, no el IPC. El valor de mercado retornado es el valor medio de todos los inmuebles disponibles en la misma ciudad o barrio del usuario, sin considerar tamaños, características o número de pisos. Por eso insistimos: es una aproximación educativa, no una valuación precisa.↩︎
Un “commit” es como un punto de guardado en el desarrollo de software, donde registramos los cambios realizados. Analizando las marcas de tiempo entre commits podemos estimar cuánto tiempo real dedicamos al proyecto.↩︎