FinOps de tokens en agentes: la cuenta que sorprende
La primera factura de un agente en producción suele ser más alta de lo que el equipo esperaba. Este artículo recoge las palancas reales para controlar el coste sin sacrificar calidad.
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RAG híbrido en 2026: los patrones que siguen ganando
Tres años después del boom inicial, el RAG en producción ha convergido en patrones híbridos que combinan búsqueda densa, léxica y reranking. Estos son los que sobreviven al paso del tiempo.
Datos sintéticos para entrenamiento en 2026: cuándo funcionan
Los datos sintéticos han dejado de ser sustituto precario de datos reales para convertirse en componente central del entrenamiento moderno. Estos son los patrones probados y los que todavía fallan.
DPO y alternativas a RLHF: estado práctico en 2026
Direct Preference Optimization y sus primas han desplazado a RLHF como alineamiento preferido en gran parte del ecosistema. Este es el estado práctico del campo en 2026.
UI generada en tiempo real: primer año en serio
La idea de que la UI se genere sobre la marcha en lugar de ser prediseñada llegó a producción en 2025. Tras un año de casos reales, el balance es más matizado que el entusiasmo inicial.
LLM red teaming: manual práctico
El red teaming de modelos de lenguaje ha pasado de actividad esotérica a práctica obligatoria. Con OWASP Agentic Top 10 y CSA Agentic AI Red Teaming Guide convergiendo en un vocabulario común, este es el manual operativo que cualquier equipo que despliegue agentes necesita tener.
Prompt engineering: de truco a disciplina madura
Prompt engineering ha pasado de ser una colección de trucos virales a una disciplina con patrones reproducibles, librerías dedicadas y herramientas de observabilidad.
FinOps para cargas de IA en 2026: el dolor real
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.
Renacimiento del grafo de conocimiento con LLM
Los grafos de conocimiento llevaban dos décadas esperando su momento. Con los LLM como puente entre texto y ontología, y el patrón GraphRAG ya maduro, la tecnología vuelve al primer plano. Toca revisar por qué ahora sí encaja y dónde conviene usarla.
Documentación automática con LLM: cuándo aporta y cuándo molesta
Los modelos grandes de lenguaje llevan dos años prometiendo documentar código, APIs y arquitecturas sin esfuerzo. Después de ver docenas de proyectos intentarlo, hay patrones claros de dónde funciona y dónde acaba siendo una deuda más.
Guardrails en LLM: frameworks y su coste real
Los frameworks de guardrails prometen filtrar entradas y salidas de modelos de lenguaje para bloquear fugas de datos, contenido dañino o alucinaciones. Tras evaluar cuatro de los más populares en producción, repaso qué hacen realmente, qué coste en latencia y factura añaden y cuándo compensan frente a controles más simples.
Observabilidad de agentes de IA: qué instrumentar primero
Los agentes que encadenan llamadas a modelos, herramientas y memoria son difíciles de depurar sin una instrumentación pensada para ellos. Después de un año largo operando agentes en producción, repaso qué hay que medir primero, qué estándares están consolidándose y qué errores caros evita tener trazas bien hechas desde el inicio.