Construir un modelo de Machine Learning en un notebook de Jupyter es fácil; mantenerlo vivo, preciso y monitorizado en producción con datos reales es donde mueren el 87% de los proyectos. Esta es la guía práctica de MLOps para ingenieros: los 4 pilares esenciales, las herramientas del stack moderno, y cómo transformar scripts aislados en pipelines industriales automatizados.
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.
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.