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AI without the hype: models, agents and use cases that work in production.
Model Context Protocol turns ten months old since Anthropic's announcement, and it is no longer just a proposal: hundreds of servers, cross-vendor implementations and a public registry now back it. A look at what has worked, what is still weak, and why 2025 marks the shift from curiosity to basic infrastructure.
Since 2 August 2025 the EU AI Act obligations for general-purpose models, national authorities, and the penalty regime are enforceable. A practical look at what changes for those of us deploying AI in Europe.
Small language models have become genuinely useful. Phi-3.5, Gemma 2, and Llama 3.2 fit on modest hardware and solve bounded tasks without reaching the cloud. A look at where they fit on the factory floor and when skipping the large model pays off.
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.
AI agents are starting to earn a real place in continuous integration pipelines: reviewing diffs, proposing fixes, generating missing tests. Six months of real-world use to separate the patterns that work from the ones that end up costing more time than they save.
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.
A year after chat stopped being the only acceptable way to talk to an agent, UI patterns built specifically for agent tasks are emerging. I go through the ones starting to stick and the ones that are just cycle fashion.
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 is the most common vulnerability in LLM applications, and many teams defend against it with filters that do not work. We review defense layers backed by evidence, what actually works, and what is security theater.
In AI systems the real cost is not EC2 instances but input tokens in RAG and agents, chained tool calls, and frequent reindexing; those vectors, plus unattributed experimental spend, concentrate most of the monthly production bill.
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.
Crunchbase and CB Insights first-quarter data confirm that global startup funding has rebounded, but nearly all of the growth is concentrated in startups presenting themselves as AI. The rest of the ecosystem remains in correction.
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.
AI agents have moved from a lab curiosity to serious SDKs from three major providers. A reflection on moving from the flashy demo to an internal use case that shifts a real, measurable metric.
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.
The AI features Figma has rolled out since Config 2024 are changing how product design teams work. A look at what each feature delivers, what remains human work, and which habits are taking hold across teams.
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.
Hybrid search combines BM25 and vector retrieval to cover what each misses alone. Vectors fail on exact identifiers like SKUs or CVEs; BM25 fails when query and document use different vocabulary for the same idea. Reciprocal Rank Fusion (RRF) merges both rankings without depending on their score scales.
llama.cpp is the C++ library that powers Ollama and much of the local-LLM ecosystem. 2024 added speculative decoding with two- to three-fold speedups, an RPC server for sharding layers across machines, and a stable GGUF format. Ollama covers 90% of cases; going direct pays off with uncommon hardware or specific flags.
Ollama became the standard for running large language models locally in 2024. It wraps llama.cpp in a single binary with Docker-style CLI and an OpenAI-compatible API. Phi-3 Mini runs in 4 GB; Llama 3.1 8B Q4 needs 6 GB. For production traffic at scale, vLLM remains the correct choice.
Model Context Protocol (MCP) is the open standard Anthropic published on 25 November 2024 to connect language models with external data and tools over JSON-RPC 2.0. It does not replace function calling: it standardises the server side, aiming to become for context what the Language Server Protocol is for code editors.
