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Inteligencia artificial sin hype: modelos, agentes y casos de uso que funcionan en producción.
Con MCP resolviendo la conexión entre agente y herramientas, el siguiente cuello de botella aparece: cómo hablan entre sí dos agentes de distintos proveedores. Agent2Agent de Google, donado a la Linux Foundation en 2025, intenta ocupar ese hueco.
Phi-3 es la familia de modelos pequeños de lenguaje que Microsoft viene puliendo desde abril de 2024 con variantes de 3.800 millones, 7.000 millones y 14.000 millones de parámetros. Después de año y medio, el panorama del edge con SLM abiertos se ha vuelto serio y Phi-3 ocupa un sitio claro.
Los modelos grandes de lenguaje llevan dos años prometiendo documentar código, APIs y arquitecturas sin esfuerzo. Después de ver docenas de proyectos intentarlo, hay patrones claros de dónde funciona y dónde acaba siendo una deuda más.
Los frameworks de guardrails prometen filtrar entradas y salidas de modelos de lenguaje para bloquear fugas de datos, contenido dañino o alucinaciones. Tras evaluar cuatro de los más populares en producción, repaso qué hacen realmente, qué coste en latencia y factura añaden y cuándo compensan frente a controles más simples.
Los agentes que encadenan llamadas a modelos, herramientas y memoria son difíciles de depurar sin una instrumentación pensada para ellos. Después de un año largo operando agentes en producción, repaso qué hay que medir primero, qué estándares están consolidándose y qué errores caros evita tener trazas bien hechas desde el inicio.
Un proxy con caché delante de un modelo de lenguaje puede reducir la factura de tokens de forma significativa, pero introduce riesgos sutiles si el diseño no es cuidadoso. Qué tipos de caché funcionan en producción, dónde están las trampas habituales y cómo integrarlos sin degradar la experiencia.
Un enrutador de inferencia decide qué modelo atiende cada petición en función de coste, latencia y complejidad. Bien diseñados reducen la factura de tokens sin que el usuario perciba degradación; mal diseñados introducen fallos sutiles difíciles de depurar.
Probar sistemas que incluyen modelos de lenguaje rompe la primera regla del testing: la misma entrada da la misma salida. Analizo las estrategias que han funcionado tras un año largo integrando IA en productos reales, por qué los tests deterministas tradicionales no bastan y cómo plantear un cinturón de pruebas que capture regresiones sin bloquearse en la varianza.
El término Agent OS lleva un año ganando tracción entre investigación y producto. Describe una capa que va más allá de una biblioteca de agentes: planificador, gestión de contexto, memoria persistente y aislamiento. Una lectura del estado real de ese concepto.
Model Context Protocol cumple diez meses desde su anuncio de Anthropic y ya no es una propuesta: hay cientos de servidores, implementaciones cruzadas entre proveedores y un registro público. Repaso de qué ha funcionado, qué sigue flojo y por qué 2025 marca el paso de curiosidad a infraestructura básica.
Tras meses de rumores, OpenAI publicó GPT-5 a principios de agosto. Las primeras semanas de uso real dejan una imagen menos espectacular que el marketing y más útil que lo que muchos esperaban. Vale la pena separar lo nuevo de lo incremental.
Desde el 2 de agosto de 2025 son aplicables las obligaciones de la Ley de IA europea para modelos de propósito general, autoridades nacionales y régimen sancionador. Un repaso a lo que cambia para quienes desplegamos IA en Europa.
Redis 8.2 incorpora la búsqueda vectorial como tipo de dato nativo. La duda real es si sustituye a un motor dedicado como Qdrant, Weaviate o pgvector en cargas con millones de vectores y latencias exigentes, o si solo sirve como complemento del caché que ya tienes.
Los modelos pequeños de lenguaje se han vuelto útiles de verdad. Phi-3.5, Gemma 2 o Llama 3.2 caben en dispositivos modestos y resuelven tareas acotadas sin salir a la nube. Repaso de dónde encajan en planta y cuándo compensa saltarse el modelo grande.
El RAG de 2023 era búsqueda vectorial con un LLM detrás. El de 2025 es un sistema híbrido que combina vectores, búsqueda léxica y grafos de conocimiento. Qué ha cambiado, dónde funciona cada pieza y qué decisiones marcan la diferencia entre un RAG útil y uno decepcionante.
Casi nueve meses después del lanzamiento de Computer Use, algunos equipos lo han llevado a producción para tareas reales. Dónde funciona, dónde todavía no conviene, y qué patrones están emergiendo para que un agente que maneja ratón y teclado no acabe siendo más problema que solución.
Los editores de código han empezado a incorporar MCP como cliente nativo: VS Code, Zed, Cursor y varios forks de Neovim. Esto cambia la forma en que el agente accede al contexto del proyecto y abre preguntas prácticas sobre qué servidores activar y cómo configurarlos sin abrir puertas.
Los agentes de IA empiezan a tener un hueco serio en los pipelines de integración continua: revisar diffs, proponer arreglos, generar tests que faltan. Seis meses de uso real para separar los patrones que funcionan de los que acaban costando más tiempo del que ahorran.
Google publicó Gemini 2.5 Pro en vista previa en marzo y la versión general llegó en junio. El salto respecto a Gemini 2.0 no está solo en puntuaciones sino en dos frentes prácticos: ventana de contexto utilizable en serio y multimodalidad que deja de ser demostración para convertirse en herramienta.
Anthropic presentó Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4 el 22 de mayo de 2025, el primer salto grande de nomenclatura desde la serie 3.5. Un mes de uso real en código, documentación técnica y agentes para separar lo que ha mejorado de lo que sigue igual.
Un año después de que la interfaz de chat dejara de ser la única forma aceptable de hablar con un agente, aparecen patrones de UI pensados específicamente para tareas de agente. Repaso los que empiezan a cuajar y los que solo son moda de ciclo.
Seis meses después de que MCP se volviera el protocolo común de integración de agentes, el catálogo comunitario supera el millar de servidores. Repaso cuáles uso a diario, cuáles son ruido y cómo separarlos sin caer en la trampa de la novedad.
Prompt injection es la vulnerabilidad más común en aplicaciones con LLM y mucha gente la defiende con filtros que no sirven. Revisamos capas de defensa con evidencia, qué sí funciona y qué es teatro de seguridad.
Durante una década, los grafos de conocimiento fueron una idea académica con pocos casos de uso reales, frenada por el coste de construir y mantener el esquema. Los LLM han cambiado esa ecuación: ahora extraen entidades automáticamente y sirven para anclar respuestas, auditar razonamiento y sostener agentes sin alucinar.
