RAG es la aspirina de la IA generativa: todo el mundo la receta, casi nadie entiende cómo funciona realmente, y cuando falla, el paciente sufre alucinaciones. Después de implementar RAG en producción con el Ops Copilot y desecharlo a favor de Tool Calling en el radar de obsolescencia, he catalogado los 7 errores que destruyen la precisión — y las soluciones que de verdad funcionan.
El 2 de agosto de 2026 entra en vigor la mayoría de las obligaciones del EU AI Act. La multa máxima: 35 millones de euros o el 7% de tu facturación global. Y la mayoría de artículos que explican esta regulación están escritos por abogados, para abogados. Este no. Este está escrito por un ingeniero que ya opera agentes de IA en producción, y traduce cada artículo del reglamento al lenguaje que de verdad entendemos: arquitecturas, pipelines y código.
Hoy, cada LLM tiene su propia forma de conectarse a tus bases de datos y herramientas. Es un caos de integraciones propietarias. MCP (Model Context Protocol) promete acabar con esto convirtiéndose en el ’enchufe universal’ de la IA. Analizamos si realmente es el futuro o solo otro estándar más que morirá en el intento.
Todo el mundo habla de lo que la IA puede hacer. Casi nadie habla de lo que la IA cuesta hacer. Después de más de 6 meses operando agentes autónomos en producción con Gemini, CrewAI y GitHub Actions, abro las cuentas y desgrano cada euro invertido — y cada sorpresa que encontré por el camino.
Los ingenieros construyen sistemas complejos pero odian el marketing. Construí un ejército de agentes autónomos con Gemini para distribuir mi contenido. Aquí está el desglose técnico de lo que funcionó, la fricción que encontré y cómo moldea mi hoja de ruta.
¿Cómo explicar un proceso de ingeniería complejo a una audiencia no técnica? Usé la IA de Nanobanana y una analogía con la Fórmula 1 para convertir el abstracto Ciclo en V en un roadmap visual que todo el mundo puede entender. Te cuento el proceso.