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Prompt engineering ha madurado de trucos virales a disciplina con patrones reproducibles: few-shot, chain-of-thought y salida estructurada con function calling. Los equipos que tratan los prompts como código (versionados, probados y monitorizados) obtienen resultados consistentemente mejores que los que improvisan.
Dos años de experimentación con modelos generativos aplicados a descubrimiento de producto han dejado prácticas concretas útiles y otras tantas que se descartan. Un repaso honesto de qué ha funcionado, qué ha fracasado y cómo incorporar IA al ciclo de discovery sin corromper sus fundamentos.
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.
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.
Chroma es la base de datos vectorial más sencilla para empezar con embeddings y búsqueda semántica: se instala con pip install chromadb, no exige infraestructura adicional y ofrece una API mínima (add, query, delete). Es ideal para prototipos y RAG de tamaño medio; por encima de unos pocos millones de vectores, conviene migrar a Qdrant o Milvus.
Midjourney v5, lanzado en marzo de 2023, logra fotorrealismo consistente en piel, luz y profundidad de campo, algo que v4 no conseguía. El parámetro --style raw desactiva el estilo artístico por defecto, ideal para fotografía de producto. Sigue sin API oficial: solo funciona desde Discord, así que Stable Diffusion XL y DALL-E 3 siguen siendo más prácticos para automatizar pipelines.
En 2023, tres marcos regulan la IA generativa con enfoques distintos: el EU AI Act europeo establece cuatro niveles de riesgo con multas del 6 % de facturación; el NIST framework de EEUU es voluntario; el Reino Unido delega en reguladores sectoriales. Equipos de producto deben inventariar casos de uso y documentar riesgos.
Ollama hace trivial ejecutar modelos como Llama 2 o Mistral en tu propio ordenador: un binario, un comando y los pesos cuantizados descargándose al disco sin compilar nada. Esta guía cubre la instalación en macOS, Linux y Windows, con una valoración honesta de lo que la inferencia local puede y no puede hacer frente a los modelos de frontera.
Cinco meses después de su lanzamiento, GPT-4 destaca en razonamiento encadenado, escritura técnica y código de mediana complejidad, pero sigue fallando en aritmética, información posterior a su corte de datos y consistencia entre conversaciones. Claude 2 gana en contexto largo; LLaMA 2, en coste y privacidad.
Meta publicó LLaMA 2 el 18 de julio de 2023 con licencia comercial libre de royalties, en tres tamaños (7B, 13B, 70B parámetros). El modelo 70B iguala o supera a GPT-3.5 en benchmarks estándar. Para el 99,9 % de las organizaciones la licencia permite descargar, modificar y ejecutar el modelo en producción con privacidad total.
Google lanzó Bard en febrero de 2023 con PaLM 2 como respuesta a ChatGPT, y presentó el modelo en mayo del mismo año en cuatro tamaños: Gecko, Otter, Bison y Unicorn. PaLM 2 compite con GPT-3.5 y GPT-4 en benchmarks como MMLU y BIG-bench, pero la ventaja real de Google está en la integración con Workspace, no en el modelo en sí.
El fine-tuning de un LLM propio compensa en tres casos: necesitas un estilo o voz muy específicos, un formato de salida rígido y estructurado, o quieres reducir coste y latencia con un modelo pequeño especializado. LoRA y QLoRA han bajado el coste de GPU, pero preparar datos y operar el modelo en producción siguen siendo caros. Para el resto, RAG y prompt engineering bastan.
Stable Diffusion XL marca un salto en calidad de imagen generada bajo licencia abierta. Qué cambia frente a SD 1.5/2.1, requisitos de hardware y cuándo elegir SDXL sobre Midjourney o DALL-E 3.
Los plugins de ChatGPT permiten que el modelo invoque servicios externos mediante una especificación OpenAPI. A tres meses de su lanzamiento, el ecosistema suma unos 500 plugins con un patrón claro: funcionan bien para consulta de datos en vivo y exposición de APIs internas, pero presentan fricciones en orquestación múltiple y transacciones con dinero real.
Code Interpreter extiende ChatGPT Plus con un intérprete Python en sandbox aislado: ejecuta el código en el acto, lee los ficheros que subes (CSV, Excel, PDF, imágenes, ZIPs) y devuelve resultados y gráficos dentro del chat. La sesión es efímera y sin internet, pero notablemente eficaz para análisis exploratorio ad-hoc sin arrancar un notebook.
Microsoft 365 Copilot integra modelos de lenguaje grande en Word, Excel, Teams y Outlook para redactar, resumir y analizar datos sin salir del flujo de trabajo habitual. Opera dentro del grafo de datos del tenant, respeta los permisos que ya existen en la organización y no usa esa información para entrenar el modelo base de OpenAI ni de Anthropic.
