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Con modelos base tan capaces, el fine-tuning dejó de ser el primer recurso. Cuándo un buen prompt basta, cuándo RAG es la respuesta y cuándo entrenar de verdad compensa.
Los modelos de razonamiento piensan antes de responder y aciertan más en tareas duras. También tardan más y cuestan más. Una guía sin hype para decidir cuándo usarlos.
Todo el mundo debate qué modelo es mejor. Casi nadie mide si el suyo funciona. Un argumento a favor de invertir en evaluación antes que en el último lanzamiento.
Después de dos años de demos espectaculares, el discurso de los agentes autónomos empieza a chocar con la realidad de producción. Una reflexión sobre la brecha.
Anthropic se acerca a la siguiente generación de Claude. Qué indica la dirección de investigación publicada, qué rumores tienen base técnica, y qué esperar del próximo gran lanzamiento.
Los modelos locales son más capaces que nunca y la brecha con los modelos cloud se reduce. ¿Cuándo tiene sentido ejecutar modelos en tu hardware y cuándo pagar por API?
La EU AI Act está en vigor. El debate sobre privacidad en LLMs ya no es teórico. Qué tienen que hacer los desarrolladores hoy y qué cambios regulatorios vienen.
Lecciones no evidentes de operar sistemas con LLMs en producción: los problemas que nadie documenta, los patrones que funcionan, y los errores que más se repiten.
La pregunta más frecuente al personalizar LLMs. No hay una respuesta universal, pero hay un framework claro para decidir. Cuándo cada enfoque gana y cuándo combinarlos.
Reflexión honesta sobre adoptar flujos de trabajo agénticos en desarrollo de software: qué ganamos, qué perdemos, y cuándo es contraproducente dejar que el agente haga demasiado.
MCP tiene mucho hype pero no es la solución para todo. Analizamos cuándo tiene sentido adoptar el protocolo y cuándo tu implementación propia de herramientas es más pragmática.
Predicciones concretas y verificables sobre el estado de la IA en 2026: modelos, herramientas, regulación y el mercado. Sin hype, con razones.
Repaso honesto de lo que pasó en IA durante 2025: qué prometió y cumplió, qué prometió y no cumplió, y qué tendencias van a definir 2026.
Agentes más autónomos, modelos multimodales más capaces, y la consolidación del mercado de herramientas. Sin bola de cristal, pero con los indicadores que ya están sobre la mesa.
Las diferencias entre Anthropic y OpenAI van más allá del modelo. Filosofía de seguridad, acceso a herramientas, políticas de uso y visión a largo plazo marcan dos apuestas distintas sobre cómo construir IA.
Las políticas de uso de datos de OpenAI, Anthropic y Google son distintas entre sí y no siempre fáciles de entender. Resumen de lo que saben y lo que hacen con los datos que envías a sus APIs.
Los LLMs alucinan, tienen fechas de corte, no conocen tu contexto específico y a veces confunden certeza con precisión. Cómo usar IA con criterio sin dejar de aprovechar su potencial.
La carrera por el modelo más grande empieza a dar paso a una competencia por la eficiencia. Phi-3, Gemma 2 y las destilaciones de DeepSeek apuntan a un futuro donde el tamaño importa menos que la calidad del entrenamiento.
El término 'vibe coding' describe desarrollar aceptando código de IA sin entenderlo completamente. Hay casos donde es una herramienta válida. Hay muchos más donde es una trampa.
Los precios por millón de tokens son fáciles de encontrar. Lo que no es tan obvio: el coste del contexto largo, el caching, los tokens de razonamiento ocultos y cómo los patrones de uso real difieren de los ejemplos del playground.
Llama 3, Mistral y DeepSeek cerraron la brecha de calidad con GPT-4 y Claude. Pero la elección no es solo de rendimiento: hay licencias, infraestructura, latencia y privacidad en juego.
Cada semana hay un nuevo modelo o herramienta que 'lo cambia todo'. Un año después, ¿qué realmente cambió en cómo los desarrolladores construyen software? Balance sin filtros.
La pregunta no es si la IA reemplaza a los desarrolladores, sino qué partes del trabajo se automatizan y qué nuevas habilidades se vuelven más valiosas. Una lectura sin dramatismo.
