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El 2 de agosto de 2026 entran en vigor las obligaciones de alto riesgo (Anexo III), transparencia (Art. 50) y las facultades sancionadoras de la Comisión Europea sobre IA. El primer paso es clasificar cada sistema en prohibido, alto riesgo, GPAI o riesgo mínimo. Checklist técnica por categoría, con plantilla descargable.
Los datos sintéticos han dejado de ser un sustituto precario de los datos reales para convertirse en un componente central del entrenamiento moderno de modelos: el patrón más fiable amplía un núcleo real de 500 ejemplos con miles de parafraseos sintéticos, siempre que se valide diversidad, corrección y distribución, y se mantenga al menos un 30% de datos reales para evitar el colapso del modelo.
Mientras OpenAI y Anthropic acaparan titulares con rondas de cientos de millones, un grupo creciente de startups de IA de nicho factura entre uno y diez millones de dólares con equipos de dos a diez personas. Comparten cinco patrones: foco vertical estrecho, márgenes del 70-80 %, distribución comunitaria, ciclos de días y la IA como palanca interna.
Después de catorce meses probando herramientas DevOps con IA integrada en varios equipos, el stack que se queda es reducido: Claude Code, Cursor y Aider para código; PagerDuty AIOps, Datadog Bits AI y Grafana Assistant para triage de alertas; y OpenTofu con OPA para generar infraestructura acotada por reglas de política.
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.
La Ley de IA europea iba a entrar en aplicación plena para sistemas de alto riesgo en agosto de 2026. El Digital Omnibus, aprobado por el Parlamento y el Consejo en junio de 2026, retrasa esa fecha 17 meses, hasta diciembre de 2027. Qué obligaciones rigen ya y qué cambia de verdad.
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 Computer Use, 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.
