Notas
Textos cortos sobre la metodología y las decisiones arquitectónicas detrás de los sistemas de IA que entrego — specs, evals, orquestación multi-agente, integración de LLMs y la disciplina de dirigir agentes de codificación.
11 de junio de 2026
Ya no puedes saber qué es real
Una nueva encuesta encontró que el 85% de las personas dice que ya no puede distinguir el contenido real del generado por IA — frente al 66% de hace un año. El 84% dice que la «evidencia en video convincente» ya no se siente como prueba. El supuesto por defecto sobre el que funcionaba todo internet — lo que veo es real — se rompió para casi todos. Y eso no es solo un problema de estafas. Cambia en silencio lo que cada producto tiene que hacer: cuando no se puede dar por sentada la autenticidad, la confianza deja de ser gratis y se vuelve algo que tienes que construir.
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10 de junio de 2026
Los “agentes gestionados” son cómodos hasta que no puedes irte
Google, Anthropic y otros están empujando la propuesta más fácil de la IA: una llamada a la API y nosotros corremos tu agente completo — el sandbox, las herramientas, la memoria, el estado — sobre nuestra infraestructura. Es genuinamente cómodo, y para un prototipo es estupendo. Pero fíjate en lo que acabas de entregar. Una API de modelo gestionado te renta el cerebro, que sigue siendo intercambiable. Un agente gestionado te renta todo el sistema nervioso de tu producto, y ese es un anzuelo mucho más profundo. Comodidad y lock-in son aquí la misma compra — y la cuenta llega después.
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10 de junio de 2026
Se acaba lo de un solo modelo para todo
Microsoft acaba de lanzar siete modelos de IA a la vez — no un cerebro más grande, sino un modelo de razonamiento, uno de programación, uno de transcripción, uno de voz y más, cada uno hecho para una sola tarea. Mientras tanto, los generalistas de frontera siguen volviéndose más capaces. Las dos cosas son ciertas, y la distancia entre ellas es justo el punto: la carrera de los titulares es sobre un modelo que lo hace todo, pero lo que de verdad funciona en producción es una pila curada de especialistas. Elegir «el mejor modelo» es la pregunta equivocada ahora.
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10 de junio de 2026
El riesgo nunca fue el modelo. Es el sistema que lo rodea.
El organismo de seguridad de IA con más autoridad del mundo —más de cien expertos presididos por Yoshua Bengio, respaldados por treinta gobiernos— acaba de llegar a una conclusión que desinfla el discurso en silencio: los riesgos de IA más urgentes vienen menos de los modelos en sí que de los sistemas que las empresas construyen a su alrededor. No la superinteligencia desalineada de ciencia ficción; las integraciones, los permisos, los procesos de negocio por los que un pequeño error se propaga. Para quienes construyen es una buena noticia, porque significa que la seguridad de la IA es, en su mayor parte, un trabajo que de verdad puedes hacer.
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10 de junio de 2026
Por qué rechazan el pull request de tu agente
Unos investigadores estudiaron 33,000 pull requests escritos por agentes de IA, y cerca del 29% nunca se mergearon. Lo interesante es el porqué: no fue tanto porque el código estuviera mal, sino porque el PR era un mal artefacto de colaboración — demasiado grande, tocando demasiados archivos, juntando cambios que no tenían relación, fallando el CI y explicándose mal. Lograr que tu código sea aceptado resulta ser una habilidad distinta a la de escribirlo, y es justo la habilidad que los agentes no tienen por defecto. Esto es lo que significa para usarlos.
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- agents
10 de junio de 2026
Tu proveedor de IA va a tener un mal día
Esta semana llegaron dos recordatorios. Anthropic va a retirar Claude Sonnet 4 y Opus 4 de la API el 15 de junio: si fijaste esas versiones, tus llamadas simplemente empiezan a devolver errores, sin ningún failover automático. Y esta mañana, Gemini se cayó. La misma lección desde direcciones opuestas: el modelo debajo de tu producto es un servicio de terceros que, en un calendario que no controlas, va a cambiar, desaparecer o fallar. La solución no es de estrategia. Es la aburrida ingeniería de resiliencia que la mayoría de los productos de IA se saltan.
- architecture
- methodology