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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.
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.
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.
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.
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.
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.
En sistemas de IA el coste real no está en las instancias EC2, sino en los tokens de entrada de RAG y agentes, las llamadas de herramientas encadenadas y los reindexados frecuentes; esos vectores, sumados a los experimentos sin atribución, concentran la mayor parte de la factura mensual en producción.
Un sistema RAG sin evaluación continua se degrada en silencio. Los índices cambian, los modelos se actualizan, los usuarios preguntan cosas nuevas. Este es un repaso práctico de qué métricas vigilar y cómo montar el cuadro de mando que avisa antes del incidente.
Los datos de Crunchbase y CB Insights del primer trimestre confirman que la financiación global ha repuntado, pero casi todo el crecimiento está concentrado en startups que se presentan como IA. El resto del ecosistema sigue en corrección.
Los agentes de IA han pasado de ser un tema de laboratorio a tener SDKs serios en tres grandes proveedores. Reflexión sobre cómo pasar de la demo llamativa a un caso de uso interno que mueva una métrica real.
Las funciones de IA que Figma ha ido integrando desde Config 2024 están cambiando cómo trabajan los equipos de diseño de producto. Repaso de qué aporta cada función, qué se mantiene como trabajo humano y qué hábitos están cuajando.
Hace un año los pesos abiertos eran una apuesta; hoy son una opción de producción real. Repaso lo que ha funcionado, lo que no y cómo están encajando Llama, DeepSeek, Qwen y Mistral en arquitecturas empresariales que antes dependían de APIs cerradas.
vLLM sigue siendo el motor de referencia para servir LLM en GPU en 2025: el prefix caching automático recorta drásticamente la latencia con prompts repetidos, el speculative decoding acelera los modelos grandes y el soporte multi-LoRA abarata el SaaS multi-tenant, aunque el multi-GPU y el hardware no NVIDIA siguen siendo puntos débiles.
GraphRAG lleva más de un año en uso empresarial real: durante la indexación, un LLM construye un grafo de conocimiento que responde bien a preguntas globales sobre un corpus, justo donde el RAG clásico falla porque ningún fragmento aislado contiene la respuesta completa. Aquí comparo costes de indexación, casos donde compensa y el patrón híbrido que se ha impuesto entre equipos.
Google publicó Gemma 2 a mediados de 2024 y ya lleva tiempo en uso real. Balance de cómo compite en el ecosistema de modelos abiertos, qué tamaños tienen sentido y dónde ha cuajado su adopción.
o3-mini, la primera versión pública de la serie de razonamiento o3 de OpenAI, mejora de forma clara la lógica, las matemáticas y el código complejo frente a GPT-4o, aunque tarda más en responder y sigue alucinando datos. Este análisis, basado en semanas de uso real, explica dónde compensa usarlo y dónde no.
Dos años probando revisiones de código asistidas por IA en un equipo real dejan un balance claro: la IA detecta bien olvidos mecánicos y genera resúmenes útiles de cada pull request, pero falla en juicio arquitectónico y comete muchos falsos positivos en bugs sutiles. La decisión que más ha ayudado ha sido no bloquear el merge por sus comentarios automáticos.
