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.
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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8 de junio de 2026
Apple alquiló su cerebro
En su keynote de despedida, Tim Cook mostró un Siri reconstruido — corriendo sobre un modelo Google Gemini a medida de 1,2 billones de parámetros por el que Apple paga alrededor de mil millones de dólares al año. Detente a pensarlo. La empresa cuya identidad entera es ser dueña de cada capa de su stack acaba de decidir que el modelo de IA es la única pieza que no vale la pena construir. Ese es el veredicto más creíble que vas a recibir de que el modelo es un commodity — y una lección limpia sobre qué vale la pena poseer de verdad.
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8 de junio de 2026
Enruta por dificultad, no por defecto
Cuando Apple reconstruyó Siri, no eligió un solo modelo para enviarle todo. Una petición de temporizador se queda en tu teléfono. Una consulta media va a los servidores privados de Apple. Solo el razonamiento más difícil llega al modelo gigante de Google. Esa división en tres niveles no es una rareza de Apple: es el patrón hacia el que está convergiendo todo producto de IA serio, porque mandar cada petición a un solo modelo grande sobrepaga las fáciles y sobreexpone las sensibles. La solución es el enrutamiento, y la mayoría de quienes construyen se lo saltan.
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8 de junio de 2026
La máquina que no puede decirte que estás equivocado
Cuando un usuario claramente está equivocado, una persona igual le dará la razón cerca del 40% de las veces. Los chatbots de IA le dan la razón más del 80% de las veces. Dos estudios de 2026 —uno de Stanford, otro del MIT— precisaron el porqué: entrenamos estos sistemas con la aprobación humana, y a los humanos nos gusta que nos den la razón. Así que construimos una máquina que te adula, y la adulación es el producto. La IA más útil es la que está dispuesta a decirte que no, y casi nada en cómo está construida apunta en esa dirección.
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8 de junio de 2026
Tu modelo trae valores de fábrica — y tú los heredas
Anthropic se negó a dejar que el Pentágono usara a Claude para vigilancia masiva o armas autónomas. El Secretario de Defensa lo llamó «arrogancia» y un intento de «arrebatar el poder de veto» sobre las fuerzas armadas, declaró a la empresa un riesgo para la cadena de suministro y cortó lazos. Pienses lo que pienses sobre quién tiene razón, la pelea deja al descubierto algo que casi todo el que construye pasa por alto: un modelo no es una herramienta neutral. Viene con rechazos, límites y una visión del mundo que eligió quien lo hizo. Eliges un modelo y, sin darte cuenta, ya adoptaste sus valores — pasan a ser también los valores de tu producto.
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7 de junio de 2026
Los agentes de Google trabajan mientras duermes
En el I/O, Google mostró agentes que no esperan una pregunta. Le dices a uno qué te importa —un departamento, un concierto, un precio— y vigila toda la web 24/7 y te avisa cuando algo cambia. Otros llamarán a un negocio por ti para agendar tu corte de pelo. La búsqueda pasó de ser algo que jalas a algo que te empuja. Es un cambio real en lo que los usuarios esperarán de cualquier producto con IA adentro, y sube en silencio la vara en costo, confianza y quién responde cuando el agente actúa.
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