Herramientas de IA para crear apps: qué resuelven bien y dónde fallan en empresas medianas

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Un artículo de DEV Community examina hasta dónde llegan las plataformas de creación de apps con IA, como FlutterFlow, Lovable y Bubble. Según el autor, estas herramientas sirven bien para validar ideas, construir formularios, catálogos y tableros internos, y reducen el costo de equivocarse en el prototipo. El texto distingue cuatro categorías: constructores visuales, generadores por prompt, apps sobre datos y herramientas de automatización. También advierte que, al integrarse con sistemas antiguos o propietarios comunes en empresas medianas, como ciertos ERP locales, aparecen límites técnicos importantes. El autor recomienda verificar las capacidades actuales de cada producto, ya que cambian con frecuencia.

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Python Tutorial Shows How to Pull Funda Property Listings with Funda Scraper

A new guide explains how to use Python to extract Dutch sale and rental listings from funda.nl into structured data, including price, address, living area, rooms, energy label, agency and photo links. The author notes that Funda's search pages block simple HTTP requests, which is why the tutorial relies on the Funda Scraper Apify Actor. Readers need Python 3.11 or newer, a free Apify account and an API token, and the Actor handles the fetching so no custom scraping code is required. The example searches for rentals in Utrecht under 1,500 EUR per month and computes price per square metre from the returned fields. The same approach can serve buyers, tenants or analysts by changing the search input.

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Tutorial Shows How to Scrape Immobiliare.it Property Listings with Python and Apify

A DEV Community tutorial explains how to pull Italian property listings from Immobiliare.it into structured Python data using the unofficial Immobiliare.it Scraper Actor on Apify. The data covers prices, floor area in square metres, rooms, coordinates, features, and publicly listed agency and agent contacts, with no need to handle browsers, proxies, or HTML parsing. Setup requires Python 3.11 or newer, a free Apify account with an API token, and the official Apify Python client. The walkthrough uses a Torino rental search between 500 and 900 euros per month with at least two rooms as an example, ranking results by rent per square metre. The Actor is not affiliated with Immobiliare.it.

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Scraping German Real Estate Listings from ImmoScout24 with a Python Actor

This tutorial shows how to turn an ImmoScout24 property search into structured data using the unofficial reventadata/immobilienscout24-scraper Apify Actor, called from Python. Each output row covers price, living space, rooms, address, coordinates, energy class, features, photos, and the listing agent's contact details. The author notes that manual copying does not scale, citing a Berlin rental search with 13,833 hits across 662 pages, and reports that plain HTTP requests to search pages were blocked by a robot check. Setup requires Python 3.11 or newer, an Apify account and API token, and the apify-client package. The guide describes two ways to define a search: selecting a city and filters, or passing a pre-built ImmoScout24 search URL.

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RPA o agentes de IA: cuándo conviene cada enfoque para automatizar

Durante años, la automatización robótica de procesos (RPA) de empresas como UiPath, Automation Anywhere y Blue Prism fue la opción habitual para automatizar tareas administrativas. Con la llegada de los agentes de IA, muchas organizaciones se preguntan si RPA sigue siendo útil o si debe reemplazarse. El artículo sostiene que ambos enfoques tienen su lugar y que los mejores proyectos suelen combinarlos. RPA tradicional resulta adecuado para tareas repetitivas y predecibles, sobre todo en sistemas heredados que solo tienen interfaz gráfica, mientras que los agentes de IA destacan al manejar entradas no estructuradas, reglas cambiantes y la interacción conversacional.

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