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.
Transformando el Radar de Obsolescencia en un microservicio 24/7 orientado a eventos. Analizamos los vectores de entrada (Accuris vs. Emails), el enrutamiento HTTP no bloqueante y la notificación en Microsoft Teams.
Destruyendo el mito del ‘Chat con PDF’: Cómo orquestar a Gemini 2.5 mediante CrewAI para que delegue la responsabilidad matemática a una herramienta puramente relacional conectada a Supabase, logrando evaluar el impacto P&L de la obsolescencia con un 0% de alucinación.
Cuando los visitantes tienen preguntas sobre mis 72 posts, no deberían tener que rebuscar en los archivos. He construido un copiloto de IA que usa Algolia Agent Studio para entregar respuestas conversacionales respaldadas por contenido real.
Mientras el mundo espera la llegada de ordenadores cuánticos plenamente funcionales, una empresa de San Sebastián está utilizando las matemáticas que los sustentan para resolver el problema más urgente de la IA actual: la eficiencia. Multiverse Computing ha desarrollado una tecnología basada en ‘Redes de Tensores’ que comprime grandes modelos de lenguaje (LLMs) hasta en un 95%, permitiendo ejecutarlos en hardware estándar y dispositivos ’edge’. Este enfoque pragmático de ‘computación inspirada en cuántica’ les ha valido una valoración de $500M y alianzas con gigantes como Bosch e Iberdrola. Analizamos su estrategia, tecnología y modelo de negocio.
¿Recuerdas tu primer día entre montañas de papeleo? El onboarding tradicional cuesta tiempo y dinero, y a menudo falla en su misión. Un informe reciente revela cifras alarmantes: 24 días de promedio para completar el proceso y solo un 12% de empleados satisfechos. La solución no es más papel, es Inteligencia Artificial. Descubre cómo la combinación de IDP para la burocracia y GenAI como mentor virtual puede automatizar la gestión documental y personalizar la entrega de información, liberando a RR.HH. para centrarse en la cultura y las personas.
Mientras el mundo se distrae con chatbots que escriben poemas, DeepMind ha estado jugando a un juego mucho más profundo. El documental ‘The Thinking Game’ revela la historia no contada detrás de AlphaGo y AlphaFold: una misión de décadas para resolver la inteligencia y usarla para decodificar la biología misma. Analizamos los hitos técnicos, la filosofía ética y por qué Demis Hassabis cree que la IA es un descubrimiento al nivel del fuego o la electricidad.