Decisiones prácticas sobre IA y software
Guías técnicas para elegir modelos, verificar software y planificar entregas.
Buscar en todos los artículos
Busca en el texto completo de los artículos.
Ningún artículo coincide con tu búsqueda. Prueba con otro término o elige un tema.
Artículos recientes
Nuevas comparaciones, guías prácticas y experiencias de ingeniería.
Slugs localizados y hreflang: por qué mantenemos uno en inglés
Los slugs localizados son válidos, pero añaden una capa de correspondencias alrededor de hreflang. Por qué usamos un slug compartido en cuatro idiomas.
Integración con la API de Odoo: los cinco límites que deciden tu arquitectura
Odoo Cloud considera aceptable una llamada por segundo, cada llamada JSON-2 va en su propia transacción y XML-RPC tiene fecha de retirada. Qué implica para una integración.
¿Puede un agente de IA usar tu producto, o solo leer sobre él?
Legible significa que un asistente puede citarte. Usable significa que puede completar una tarea y recibir un rechazo cuando corresponde. Lo segundo es un problema de autorización, no de modelo.
Graft Review 2026: ¿el mapa del repo debe ir en Git?
Graft escribe tu código en markdown enlazado para que los agentes no vuelvan a explorarlo en cada tarea. Comprobamos si ese mapa viaja de verdad por Git, qué demuestran sus benchmarks y qué conviene versionar en su lugar.
Pasarelas de seudonimización para LLM: ¿el prompt sale del ámbito del RGPD?
Las plataformas de esta categoría prometen que seudonimizar un prompt vuelve seguro cualquier modelo alojado. La sentencia del TJUE de 2025 y las directrices del CEPD dicen algo más estrecho. Estas son las pruebas que un comprador necesita reunir.
Codag para agentes de código: Compresión de salida y coste
Los agentes de código suelen gastar muchos tokens al reler salidas de herramientas enormes. Aquí ves cómo la compresión por acción, las métricas y una prueba de 14 días reducen la factura de IA.
Uso de tokens: coste por tarea de programación aceptada
Reduce el gasto de agentes con contabilidad de caché, enrutamiento verificado y un ejemplo reproducible que incluye reintentos y revisión humana.
DeepSeek Harness: análisis del stack de plugins para producción
Un análisis orientado a compra de DeepSeek Harness, su arquitectura Cordis reemplazable, cuatro presets, límites de seguridad y encaje empresarial.
El stack vLLM y Triton de Netflix: 7 lecciones de producción
Netflix eligió vLLM por encaje operativo y encontró los cuellos de botella reales en el decoding restringido, los despliegues, la carga de modelos y las métricas. Esto es lo que conviene copiar y lo que un equipo menor debería comprar.
Recibe la próxima nota de campo
Un correo breve cuando publiquemos. Sin píxeles de seguimiento ni contenido de relleno.