Tu modelo de IA alucina con los datos de tu empresa. ¿La solución es RAG, fine-tuning, o un prompt mejor? La respuesta correcta depende de una sola pregunta que casi nadie se hace. Después de implementar las cuatro técnicas en producción, he destilado el árbol de decisión que ojalá hubiera tenido al empezar.
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.
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.
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.