AI-integrated DevOps tools in my daily flow
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.
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Profitable niche AI startups: patterns that repeat
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.
Synthetic training data in 2026: when it works
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.
Humanoid robotics: beyond the viral videos
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.
European AI Act: full application and lessons from the first cycle
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.
FinOps for AI workloads in 2026: the real pain
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.
Agents that drive the computer: patterns that work
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.
SRE with AI: dashboards that actually help
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.
Testing with AI: the determinism problem
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 and its vector support: when it actually makes sense
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.
Gemini 2.5: context scaling and multimodality
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.
The initial Claude 4 family: first quality tests
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.