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Inteligencia artificial sin hype: modelos, agentes y casos de uso que funcionan en producción.
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 vivos. Los LLM han cambiado esa ecuación: ahora sirven para anclar respuestas, auditar razonamiento y sostener agentes sin alucinar.
Llevar FinOps a cargas de IA obliga a repensar lo que funcionaba en nube tradicional. Los costes no vienen solo de instancias EC2; vienen de tokens, llamadas de herramientas, reindexados y experimentos fallidos.
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.
La mitad del ecosistema IA de 2024 era una capa fina sobre la API de OpenAI. Dos años después, unos cuantos se han convertido en producto y el resto ha desaparecido. Revisión de qué separa un wrapper serio de un agujero por donde se va el dinero.
Cuando un LLM pasa de contestar texto a ejecutar herramientas, la superficie de ataque cambia de categoría. La inyección de prompts, la contaminación de memoria y el abuso de protocolos entre agentes son el nuevo OWASP Top 10.
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.
Desde que Microsoft abrió GraphRAG, el patrón de usar grafos sobre tus propios datos ha pasado de experimento académico a técnica con aplicaciones prácticas. Reflexión sobre cuándo compensa, cómo se monta y qué errores se repiten.
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.
Con las primeras obligaciones del AI Act europeo ya en vigor, la gobernanza de la IA en empresa deja de ser teórica. Qué comités montar, qué políticas escribir y qué auditar, desde la experiencia de varias implantaciones.
