Este bloque final aborda la creación de aplicaciones profesionales basadas en información y necesidades reales.
- Caso de Uso 12: Creación de Aplicación de Productividad
- El objetivo es crear una aplicación funcional basada en datos y necesidades reales.
- Se empieza en NotebookLM creando un nuevo cuaderno.
- Usando “Descubrir fuentes”, se busca información sobre tendencias recientes de productividad.
- También se buscan problemas comunes para aplicaciones de productividad enfocándose en opiniones reales de usuarios (en foros como Reddit). Se importa esta información.
- Con toda la información recopilada (tendencias y áreas de mejora reportadas por usuarios), se pregunta a NotebookLM que destaque las cinco necesidades no cubiertas en aplicaciones de productividad. Esto ayuda a identificar las funciones más pedidas por los usuarios.
- NotebookLM proporciona la respuesta basándose exactamente en las fuentes adjuntas.
- Se copia esta información.
- Se va a Gemini y se cambia al modelo 2.5 Pro, que es para tareas más complejas.
- Se pega la información copiada.
- Se le pide a Gemini (con “canvas” activado) que cree una aplicación funcional de productividad basada en las ideas y necesidades proporcionadas.
- Utilizando su modelo más potente, Gemini programa la aplicación teniendo en cuenta los puntos importantes basados en datos de NotebookLM.
- En unos minutos, se obtiene un prototipo funcional llamado “Productividad Pro” (si no se le da nombre).
- El prototipo incluye un dashboard con resumen de tareas (pendientes, hechas, en progreso), tareas por vencer, recordatorios y un modo concentración. Permite ver y editar tareas, añadir nuevas, y tiene un modo noche funcional. También incluye un asistente de inteligencia artificial que recomienda puntos clave para ser más productivo.
- Este producto mínimo viable (MVP) se puede compartir mediante una URL generada en Gemini para que otras personas lo usen y validen la idea con sus opiniones.
- Para un desarrollo más profesional, se puede usar Firebase Studio, un entorno de desarrollo de Google basado en Gemini 2.5 Pro.
- Desde la aplicación creada en Gemini, se puede pedir el prompt detallado (inicial e iteraciones) que se usó para crearla. Se puede solicitar que lo ponga en un solo prompt.
- Este prompt extenso y detallado se copia.
- Se pega en Firebase Studio.
- Se selecciona “prototipa con inteligencia artificial”. Firebase Studio empieza a crear una estructura con colores y puntos clave.
- Luego, empieza a crear cada uno de los archivos necesarios para el proyecto y programa la aplicación a gran velocidad.
- El resultado es una estructura de aplicación funcional con elementos como estatus de tareas, modo concentración y asistente IA. Aunque requiere iteración, es una herramienta completa que incluso permite publicar la aplicación.
En resumen, estos casos de uso demuestran cómo la combinación de IA para investigación y generación con herramientas de desarrollo y visualización permite transformar información en formatos interactivos, generar contenido multimedia como audio y canciones, revolucionar la educación con juegos personalizados y construir prototipos de aplicaciones funcionales de manera rápida, haciendo que las ideas valgan más que los recursos técnicos.