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
La Fed ahora vigila la IA
En su informe de mayo, la Reserva Federal nombró a la IA como uno de los mayores riesgos para el sistema financiero. Hace un año, el 9% de los contactos de mercado consideraban la IA un posible shock; esta primavera fue el 50%. Las grandes tecnológicas gastan 725.000 millones de dólares en infraestructura de IA en 2026, y el dinero se ha adelantado a los retornos. Cuando la Fed dice «burbuja», los constructores entran en pánico, pero la burbuja no es tu problema. Enterrado en ese mismo informe hay un riesgo que sí es tuyo: casi todos alquilan ahora del mismo puñado de proveedores. Aquí está la parte que merece tu atención.
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15 de junio de 2026
El piloto salió barato. Producción no lo será.
Tu piloto de IA funcionó genial y costó casi nada. Esa cifra te engañó. Cuando los equipos llevan una función de IA del piloto a producción, los costes de infraestructura suelen salir entre tres y cinco veces por encima de la proyección original — y es una gran razón por la que el 95% de los pilotos de IA generativa nunca se convierten en algo que aparezca en el P&L. El piloto es barato porque es pequeño, vigilado y corre sobre los casos fáciles. Producción no es nada de eso. Aquí está dónde se esconde el 3 a 5 veces, y cómo ponerle precio antes de que te tienda una emboscada.
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15 de junio de 2026
Tus datos de entrenamiento ahora tienen una factura
Durante años la suposición de fondo en la IA fue simple: rastrea lo que encuentres y entrena con ello. Esa suposición se está muriendo en los tribunales. Editoras musicales están demandando a Anthropic por 3.000 millones de dólares, las apps de música con IA Suno y Udio ya llegaron a acuerdos y se pasaron a modelos con licencia y de pago, y este año llegan más fallos. La era de los datos gratis se cierra, y se le está poniendo precio a las entradas. Si entrenas o haces fine-tuning con datos, «usaremos lo que sea» está dejando de ser un atajo para volverse un riesgo. Esto es lo que cambió y qué hacer al respecto.
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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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