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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.