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The Model Context Protocol, proposed by Anthropic in late 2024 and adopted through 2025-2026 by every major vendor, has proven operational patterns. This is the state of the art.
Tras meses de rumores, OpenAI publicó GPT-5 a principios de agosto. Las primeras semanas de uso real dejan una imagen menos espectacular que el marketing y más útil que lo que muchos esperaban. Vale la pena separar lo nuevo de lo incremental.
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.
OpenAI presentó o1 en septiembre de 2024. Un modelo que razona internamente antes de contestar. Qué cambia y cuándo merece la pena el coste adicional.
OpenAI publicó Swarm como framework experimental y educativo para sistemas multi-agente. Patrones que emergen y comparación con CrewAI y LangGraph.
La Assistants API ofrece threads persistentes, tool calling y file search gestionados por OpenAI. Analizamos cuándo compensa frente a Chat Completions más lógica propia.
GPT-4 Turbo duplicó el contexto de GPT-4 y redujo el precio 3x. Dónde sigue siendo relevante frente a GPT-4o y cómo migrar sin sorpresas.
OpenAI presentó GPT-4o con texto, audio y visión integrados nativamente. Qué cambia en aplicaciones, latencia y precio frente a GPT-4 Turbo.
Nomic liberó un modelo de embeddings con pesos, datos y código abiertos que rivaliza con text-embedding-3-small de OpenAI. Por qué importa y dónde encaja.
Cuando una aplicación habla con dos o más proveedores de LLM, antes o después aparece un proxy entre medias. LiteLLM propone uno concreto, y esta es la lectura honesta de qué gana y qué cuesta.
OpenAI liberó text-embedding-3 con calidad superior y dimensiones variables. Cómo aprovechar lo nuevo sin rehacer toda la pila RAG ni presupuestar mal el reindexado.
LangChain unifica la construcción de aplicaciones con LLM: prompts, retrievers, agentes y memoria. Cuándo ayuda y cuándo añade complejidad innecesaria.
Los embeddings convierten texto en vectores con significado semántico. Cómo se generan, qué modelos elegir y para qué casos sirven realmente.
Function calling convierte el LLM en un componente que devuelve datos estructurados. Cómo funciona, casos de uso reales y errores comunes.
Cinco meses después del lanzamiento de GPT-4, es momento de separar capacidades reales de hype. Dónde destaca y dónde sigue fallando.
A tres meses del lanzamiento de los plugins de ChatGPT, el ecosistema muestra potencial real en consulta de datos en vivo y claras fricciones en orquestación y transacciones.
Cómo Code Interpreter convierte ChatGPT en un analista de datos capaz de ejecutar Python, manipular ficheros y generar gráficos sobre la marcha.
ChatGPT 4 combina procesamiento del lenguaje natural avanzado con aprendizaje profundo para ofrecer conversaciones más naturales y personalizadas. Qué cambia y qué implica para las empresas.
GitHub Copilot usa IA para sugerir código en tiempo real mientras programas. Cómo funciona, cuándo ayuda de verdad, cuándo no, y qué implica para el oficio de programar.
