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.
14 de junio de 2026
El modelo rápido ahora es inteligente
Durante dos años hiciste un canje cada vez que elegías un modelo: rápido y barato, o inteligente y lento. Gemini 3.5 Flash acaba de romperlo. La categoría «Flash» —la barata y veloz— ahora obtiene 55 en el Artificial Analysis Intelligence Index, por delante de Grok 4.3 y Claude Sonnet 4.6, mientras corre a más de 280 tokens por segundo. El modelo rápido ya no es el modelo tonto. Eso debería hacerte reabrir una decisión que la mayoría de los equipos congeló en silencio hace un año: ¿cuál es tu modelo por defecto, y sigue siendo el correcto? Aquí va cómo pensarlo, incluida la trampa.
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13 de junio de 2026
Los agentes se están convirtiendo en una función, no en un producto
Gartner espera que el 40% de las aplicaciones empresariales incorporen agentes de IA específicos para tareas para finales de 2026, frente a menos del 5% hace un año. La IA agéntica es la prioridad empresarial que más rápido crece, un 31,5% más año contra año. Leídos juntos, esos números dicen algo incómodo para muchas startups: el agente se está convirtiendo en una función dentro del software que la gente ya usa, no en un producto independiente al que se cambian. Si «construimos un agente que hace X» es todo tu argumento de venta, la app que es dueña de X está a punto de construirlo también. Esto es lo que eso significa para lo que construyes.
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13 de junio de 2026
Empieza por el modelo pequeño
El reflejo es mandar cada tarea al modelo más grande y más listo. Los números dicen que eso casi siempre es la opción equivocada por defecto. Un modelo pequeño de 7 mil millones de parámetros sale entre 10 y 30 veces más barato que uno de 70–175B, el Phi de Microsoft iguala la calidad de la clase de GPT-3.5 con un 98% menos de cómputo, y más de dos mil millones de teléfonos ya corren modelos capaces de forma local, sin nube ninguna. Gartner espera que los modelos pequeños específicos para una tarea se usen tres veces más que los LLM generales para 2027. Aquí va por qué «pequeño primero» se está volviendo la opción inteligente por defecto, y cuándo todavía conviene tirar del grande.
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13 de junio de 2026
Escríbelo para la máquina
Ahora existe un archivo de texto plano que todo agente de programación serio lee antes de tocar tu repo: AGENTS.md. A principios de 2026 lo leen de forma nativa Claude Code, el Codex CLI de OpenAI, Cursor, Aider, Devin, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf y Amazon Q — lo más cercano a un formato universal de instrucciones para agentes que tiene la industria. Es la hora mejor invertida que puedes dedicar hoy a la programación con IA, y casi nadie lo hace. Esto es lo que va dentro y por qué funciona.
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12 de junio de 2026
ChatGPT ya no es la opción por defecto
Hace un año, «IA» significaba básicamente ChatGPT: tenía cerca de tres cuartas partes de todo el tráfico de chatbots y la capa del modelo era casi un monopolio. A junio de 2026 ha bajado al 54,7%, Gemini se ha disparado al 27,4% (un crecimiento de cerca del 104% en seis meses), y Claude, Grok y una larga cola se reparten el resto. El monocultivo se acabó, y eso cambia cómo deberías elegir y cómo deberías construir. La «mejor IA» es ahora una pregunta por tarea, y apostar tu producto a un solo proveedor acaba de volverse más arriesgado.
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11 de junio de 2026
Agentes que recuerdan
El gran salto de los agentes en 2026 no es un modelo más inteligente: es la memoria. ReasoningBank de Google permite que un agente aprenda de sus propios aciertos y errores, guarde el razonamiento y mejore de forma medible con el tiempo. Ese es el salto de una herramienta que se reinicia cada mañana a un colega que va sumando. Pero la memoria tiene un segundo filo: convierte cada error en uno permanente. Un dato equivocado, una instrucción envenenada o una creencia que quedó obsoleta en silencio ahora sobrevive entre sesiones y actúa sobre ti más tarde. La memoria no es una función que enciendes. Es un corpus que tienes que gobernar.
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