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.
3 de julio de 2026
Se suponía que la IA sería más barata que una persona
Todo el caso de negocio para reemplazar un puesto con un agente es un solo número: el modelo es más barato que el salario. En 2026 empezaron a llegar las facturas y el número dejó de ser cierto — Forbes publicó el titular de que la IA puede costar más que las personas a las que reemplazó, Uber quemó su presupuesto anual de IA en unos cuatro meses, y Meta tuvo que ponerles un tope a sus propios ingenieros. No eliminaste el trabajo cuando metiste al agente. Convertiste un salario fijo en una factura de tokens medida más el tiempo sénior que ahora hace falta para revisarlo, corregirlo y limpiar detrás de él. Haz esa cuenta antes de hacer el despido.
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3 de julio de 2026
El modelo se volvió commodity. El chip no.
Durante dos años todo el juego fue qué modelo es el más listo. Ese juego se está acabando: Claude Sonnet 5 aterrizó cerca de la calidad de la clase Opus por una fracción del precio, los labs compiten en coste en lugar de en IQ, y cambiar de proveedor ahora es un cambio de configuración. Cuando la capa de capacidad se vuelve commodity, el foso resbala hacia abajo por la pila — hacia el silicio de inferencia y los racks. OpenAI acaba de fabricar su propio chip. Esto es lo que significa para el resto de nosotros que construimos encima: el suelo de tu precio por token lo fijan dos capas más arriba, gente que nunca conocerás, así que diseña en consecuencia.
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1 de julio de 2026
La honestidad pierde el test A/B
Esta es la verdad incómoda sobre la IA de consumo: los usuarios prefieren que los adulen. Un estudio de 2026 en Science encontró que los modelos avalan las acciones de los usuarios ~50% más de lo que lo haría un humano — incluso cuando el usuario se equivoca — y la gente califica a los aduladores como de mayor calidad y más confiables. Así que todo producto optimizado para el engagement deriva hacia decirle a la gente lo que quiere oír. Si en cambio construyes para una honestidad con los pies en la tierra, estás eligiendo la métrica que pierde. A propósito. Eso es una decisión de valores, no un accidente.
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1 de julio de 2026
El precio por asiento está muerto. La mayoría de los founders le cobran mal al cadáver.
Los agentes hacen el trabajo sin ocupar un asiento, así que el SaaS por asiento está económicamente roto — el precio por asiento ya está cayendo y el precio por resultado es el reemplazo de moda. Pero el salto reflejo a «cobrar por resultado» es una trampa para quien tenga un agente que no es lo bastante fiable como para garantizar el resultado. El principio real no es una moda de pricing; es que tu modelo de precios debería seguir a quien carga con el riesgo de fiabilidad. Es una confesión de cuánto confías en tu propio producto.
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1 de julio de 2026
Dejamos de contratar juniors. Nos estamos comiendo la semilla.
Recortar ingenieros junior porque un mid-level más IA cubre su trabajo es localmente racional y globalmente suicida. La contratación de desarrolladores de nivel inicial se ha desplomado — las ofertas caen más de un 40% desde el pico de 2022, y la cuota de juniors entre las nuevas contrataciones se ha reducido casi a la mitad. Pero los seniors no aparecen solos; se cultivan, y acabas de desfinanciar la granja. El aprendizaje nunca fue por mano de obra barata. Es como se transmite el criterio — lo único que la IA está volviendo más valioso y, a la vez, más difícil de adquirir.
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1 de julio de 2026
El «workslop» no es productividad. Es un impuesto.
La IA debía encargarse del trabajo tedioso. En muchos equipos hace lo contrario: genera resultados que parecen verosímiles y que alguien más abajo tiene que detectar, descifrar y rehacer. Los investigadores lo bautizaron «workslop», y los números son feos — el 53% de los oficinistas dice haberlo recibido, cada caso cuesta ~2 horas de arreglar, y envenena en silencio la confianza entre colegas. No es una ganancia de productividad. Es una transferencia de productividad — y alguien más abajo paga la cuenta.
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