EU AI Act 2026: a technical checklist for Spanish CTOs
On 2 August 2026 high-risk, transparency and Commission enforcement powers kick in. A per-system checklist with downloadable template.
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On 2 August 2026 high-risk, transparency and Commission enforcement powers kick in. A per-system checklist with downloadable template.
Synthetic data has moved from precarious substitute for real data to central component of modern training. These are the patterns that work and those still failing.
Mientras OpenAI y Anthropic acaparan titulares con rondas gigantes, un conjunto creciente de startups de IA de nicho factura millones con equipos de tres a diez personas. Estos son los patrones que comparten.
Después de un año midiendo cuáles de las herramientas DevOps con IA integradas realmente aportan y cuáles son humo, este es el stack que se queda en mi flujo diario.
La robótica humanoide salió del escaparate para entrar en naves industriales y almacenes durante 2025 y 2026. Qué empresas han desplegado de verdad, qué tareas encajan, cuál es el coste real y dónde el humano sigue siendo imbatible.
Con la Ley de IA de la Unión Europea en aplicación plena desde agosto de 2026 para los sistemas de alto riesgo, el primer ciclo completo permite sacar conclusiones prácticas. Qué cumplen las empresas sin esfuerzo, qué se está incumpliendo de facto, qué ha costado más y qué ha quedado en letra muerta.
La factura de IA en las empresas ha dejado de ser anecdótica. Entre tokens de modelos frontera, GPUs reservadas que nadie usa y pipelines RAG con cachés mal configuradas, muchos equipos pagan diez veces lo que deberían. Guía de FinOps específico para IA sin relatos promocionales.
Tras dieciséis meses desde la primera versión de computer use de Anthropic y el empuje paralelo de browser-use, OpenAI Operator y Gemini Control, los agentes que manejan navegador y escritorio han pasado de demo a flujos reales. Toca revisar qué patrones sobreviven cuando los ejecutas todos los días en producción.
Los cuadros de mando con IA llevan un par de años prometiendo detección de anomalías mágica y causa raíz automática. La realidad es más modesta pero también más útil, si se sabe separar el ruido del valor real. Repaso honesto de qué funciona y qué no.
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.
Redis 8.2 incorpora búsqueda vectorial como tipo de dato nativo. La pregunta no es si funciona, sino si sustituye a un motor dedicado como Qdrant, Weaviate o pgvector en cargas reales con millones de vectores y latencias exigentes.
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.
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.
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.
Anthropic publicó Claude 3.7 Sonnet a finales de febrero con pensamiento extendido opcional y un compañero de consola llamado Claude Code. Reflexión sobre qué cambia de verdad y qué queda para la próxima familia.
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.
Dos años después de convivir con asistentes de IA en el editor, los hábitos se han asentado. Reflexión sobre qué ha cambiado en el día a día de programar, qué se ha aprendido y qué quedaba por descubrir.
La serie o3 de OpenAI empieza a estar disponible y marca un cambio real en razonamiento complejo. Análisis de dónde brilla, dónde sigue fallando y qué cambia para quien construye productos con LLMs.
Google ha lanzado Gemini 2.0 con un énfasis claro en uso de herramientas y agentes. Repaso de qué aporta, dónde está por detrás de la competencia y en qué tipo de aplicaciones encaja mejor.
Dos años conviviendo con revisiones de código asistidas por IA en un equipo real. Qué ha cuajado, qué ha sido ruido y qué prácticas han sobrevivido cuando el entusiasmo inicial se asienta.
Los embeddings convierten texto en vectores con significado semántico. Cómo se generan, qué modelos elegir y para qué casos sirven realmente.