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How teams actually work: methodologies that survive contact with real projects.
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.
Hace tres años era una curiosidad académica. Hoy, planificar cargas por intensidad de carbono de la red eléctrica es una opción integrada en Kubernetes, en los servicios de contenedores de los grandes proveedores y en varios schedulers de CI. Repasamos qué cambió y qué hacer con esa capacidad.
Los equipos de producto están tentados de sustituir entrevistas y tests reales por síntesis de IA. Dos años de experiencia ya permiten separar dónde la IA ayuda de verdad y dónde genera una falsa sensación de entender al usuario.
OpenSSH lleva un año ofreciendo intercambio de claves híbrido con ML-KEM. La pregunta ya no es si migrar, sino cómo hacerlo sin romper clientes antiguos ni dejar huecos en la cadena de conexión.
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 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.
El profiling continuo ha salido del terreno experimental y se ha vuelto una herramienta habitual en sistemas con tráfico real. Repaso qué aporta eBPF frente a instrumentación clásica, qué cuesta y cuándo compensa instalarlo.
Han pasado siete años desde que Google publicó el Workbook, y buena parte del libro no ha envejecido. Repaso los patrones que de verdad aplicamos en equipos pequeños y los que resultaron ser cultura de campus.
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.
Después de años acumulando SBOMs, el cuello de botella es filtrar qué CVEs afectan de verdad. VEX aparece como la pieza que convierte el ruido en señal, y en 2025 empieza a tener adopción real en pipelines de supply chain.
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.
