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.
19 de junio de 2026
Cómo se lanza un agente que conduce en el tráfico
Uber, WeRide y AVOMO acaban de anunciar el primer servicio comercial de robotaxi de España, en Madrid. Lo interesante no es el coche, sino la implantación: primero operadores de seguridad entrenados, cientos de robotaxis añadidos solo a medida que se cumplen las métricas, el humano retirado cuando los números lo justifican. Esa es la curva de despliegue que todo agente serio debería seguir, los de software incluidos.
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19 de junio de 2026
Apple convirtió el modelo en un ajuste
En la WWDC de este mes Apple reconstruyó Siri sobre Gemini de Google — y después te dejó cambiarlo por Claude o ChatGPT. La empresa más integrada verticalmente del planeta acaba de convertir el modelo de IA en un menú desplegable. Es la señal más clara hasta ahora de que el modelo es una pieza reemplazable, no un foso — y es exactamente así como tú también deberías estar construyendo.
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19 de junio de 2026
El cuello de botella se mudó a la red eléctrica
OpenAI contrató 10 gigavatios con NVIDIA y otros 6 con AMD; a un centro de datos de Stargate en Michigan acaban de aprobarle 1,4 gigavatios pese a las furiosas objeciones de los vecinos. La restricción de la IA dejó de ser el modelo hace tiempo. Es la electricidad, el suelo y la política que los rodea. Eso redefine cuánto vale la eficiencia, y es la misma lección que gobierna sistemas mucho más pequeños que un centro de datos.
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19 de junio de 2026
Tu modelo tiene una vida útil de seis semanas
En una sola ventana de dos semanas este mes la industria lanzó Claude Mythos 5, GPT-5.6, Gemini 3.2 y un muro de modelos frontera chinos — Qwen 3.7, DeepSeek V4.1, GLM-6 y más. Los nuevos modelos frontera ahora aterrizan con un metrónomo de aproximadamente seis semanas. Si la ventaja de tu producto es «usamos el mejor modelo», tu ventaja caduca antes que el trimestre. Aquí va cómo construir para un blanco en movimiento.
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15 de junio de 2026
No fue el modelo. Fueron tus datos.
La mayoría de los proyectos de IA fracasan — MIT descubrió que el 95% de los pilotos de IA generativa no produjeron ninguna ganancia medible, y RAND situó la tasa de fracaso general en torno al 80%. Cuando algo sale mal, el instinto es culpar al modelo: no es lo bastante listo, elegimos mal, malos prompts. Los datos dicen otra cosa. La causa de fracaso más citada es la mala calidad de los datos, y solo alrededor del 12% de las organizaciones tienen datos lo bastante limpios como para sostener IA siquiera. Lo más probable es que no tengas un problema de modelo. Tienes un problema de datos disfrazado de problema de modelo. Aquí te explico cómo distinguirlo.
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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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