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
Tu proveedor de IA va a tener un mal día
Esta semana llegaron dos recordatorios. Anthropic va a retirar Claude Sonnet 4 y Opus 4 de la API el 15 de junio: si fijaste esas versiones, tus llamadas simplemente empiezan a devolver errores, sin ningún failover automático. Y esta mañana, Gemini se cayó. La misma lección desde direcciones opuestas: el modelo debajo de tu producto es un servicio de terceros que, en un calendario que no controlas, va a cambiar, desaparecer o fallar. La solución no es de estrategia. Es la aburrida ingeniería de resiliencia que la mayoría de los productos de IA se saltan.
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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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7 de junio de 2026
Agentes low-code conectados directo a tus datos en vivo
El nuevo Joule Studio de SAP construye un agente completo —flujo de trabajo, especificaciones, hasta la suite de evaluación— a partir de una sola frase, anclado directamente en los datos de tu negocio en vivo. OutSystems hace algo parecido. Esto es genuinamente poderoso: un analista de negocio ahora puede levantar un agente sobre el sistema de producción sin esperar en una cola de ingeniería. También es la forma de terminar con un agente de enorme radio de impacto que nadie puede explicar ni detener. La democratización es real. El peligro también, y la mayoría de las empresas no están listas para la segunda mitad.
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7 de junio de 2026
El 65% de las empresas ya tuvo un incidente de seguridad con un agente
Dos de cada tres organizaciones ya tuvieron un incidente de seguridad que involucró a un agente de IA — no es un desastre raro, es un martes cualquiera. Y la causa no es un modelo desalineado y rebelde haciendo algo malvado. Es un agente perfectamente bien portado accediendo a datos que nunca debió tener en primer lugar. La brecha de agentes de 2026 es aburrida: es una identidad con permisos de más haciendo exactamente lo que se le permitió. Y eso es buena noticia, porque los problemas aburridos tienen soluciones aburridas — si tratas al agente por lo que realmente es.
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7 de junio de 2026
Escapaste del lock-in del modelo. Lo movieron a tu contexto.
Mantener el modelo intercambiable fue la victoria del año: ahora puedes cambiar de proveedor con una línea de configuración. Así que en Build 2026 Microsoft, con toda calma, reubicó el lock-in donde no lo puedes cambiar: el contexto de tu organización. Work IQ, Fabric IQ, Foundry IQ: la memoria, los permisos y el significado de tu empresa, viviendo dentro de la interpretación que un proveedor hace de tu negocio. Como dijo un analista: puedes cambiar el cerebro. Quizá no puedas cambiar la memoria. Aquí está la nueva trampa, y cómo mantener portátil lo que de verdad importa.
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