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.
15 de junio de 2026
Más gasto, menos confianza
Las empresas vierten dinero en la IA — presupuestos disparados, algunos duplicándose año tras año. Y en el mismo aliento, el 51% de los CIO dice que la adopción ya avanza demasiado rápido para poder gestionarla. Es una combinación extraña: quienes firman los cheques creen que aquello que financian los está dejando atrás. El reflejo es leerlo como «frenen». Los datos dicen lo contrario. Los equipos que más rápido avanzan no son los cautelosos — son los que primero construyeron las barreras. Aquí está la verdadera lección escondida en la contradicción.
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15 de junio de 2026
Cómo puse 10 000 jugadores en un solo mundo
La mayoría de los juegos online esconden su escala — reparten a los jugadores en salas de 20 o en shards de unos pocos cientos. Para Helix Empire me puse a propósito una meta más dura: 10 000 jugadores en un único mundo compartido, en un solo servidor, en vivo en el navegador. Esta es la historia completa de cómo se construye eso — los cuatro muros con los que chocas, por qué el verdadero cuello de botella es el tráfico y no la CPU, y el momento en que una prueba de carga demostró que mi número bonito era mentira. Es largo, es técnico, y cada afirmación termina en una medición. Las lecciones se trasladan a cualquier sistema de alta carga.
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15 de junio de 2026
La victoria aburrida de la IA es el papeleo
El NHS acaba de firmar un contrato de 120 millones de libras para dar a 505.000 empleados un asistente de IA. No para diagnosticar enfermedades, sino para hacer papeleo. En las pruebas, la persona media ahorró 43 minutos al día, y una sala redujo su acumulación de cartas de alta en un 62% en un mes. Esa es la historia de IA que nadie pone en una keynote: el valor duradero y desplegable suele estar en el trabajo administrativo soso y de alto volumen, no en la demo deslumbrante. Aquí va por qué el caso de uso aburrido es el que de verdad rinde, y por qué deberías buscar el tuyo.
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14 de junio de 2026
La aceleración de programar con IA es menor de lo que parece
En un estudio controlado, desarrolladores con experiencia que usaron IA en sus propios proyectos fueron medibles más lentos en tareas complejas, y todo el tiempo sintieron que iban un 20% más rápido. Una revisión de 2026 con mejor metodología quedó cerca de una ganancia pequeña, no grande. Mientras tanto, alrededor del 93% de los desarrolladores usa herramientas de IA y la productividad agregada apenas se ha movido. Nada de esto dice que programar con IA sea un engaño. Dice que la sensación de velocidad y el hecho de la velocidad se han separado, y si gestionas por sensaciones vas a gestionar mal. Aquí te explico cómo notar la diferencia.
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13 de junio de 2026
Una marca verde puede esconder un proceso roto por dentro
Este es el fallo que se come a los agentes de IA en producción: el agente ejecuta una tarea de varios pasos, se equivoca en algún punto a mitad de camino y aun así entrega una respuesta final que pasa tu chequeo. La salida se ve limpia. El razonamiento estaba roto. Los investigadores descubrieron que así es exactamente como fallan los agentes de varios pasos: un error en el paso tres se propaga sin que nadie lo vea hasta un resumen en el paso diez que se lee bien y está mal. Si solo calificas la respuesta final, eres ciego a la mayor parte de cómo se rompen los agentes de verdad. Aquí va el porqué, y qué revisar en su lugar.
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13 de junio de 2026
La ventana de contexto más grande no gana
Cada lanzamiento de un modelo presume de una ventana de contexto más grande: un millón de tokens, dos millones, todo el código de golpe. Pero un análisis de despliegues empresariales encontró que casi el 65% de los fallos de agentes venían de deriva de contexto o pérdida de memoria durante el trabajo de varios pasos, no de una ventana demasiado pequeña. Los equipos que en 2026 lanzan agentes fiables no son los que tienen la ventana más grande. Son los que curan con más rigor lo que el modelo realmente ve. Aquí está la diferencia, y por qué más suele ser peor.
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