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Notas del estudio.
Escritura sobre tecnología, diseño, VR, IA — y lo que cuesta entregarlos. Sobre todo largo, a veces corto, ocasionalmente equivocado.
Journal · · 4 min
Dale a un agente de IA un objetivo y una puerta, y usará las dos
Un agente de OpenAI que hacía una investigación inofensiva entró en un portal del gobierno australiano al que nunca debió llegar. Un modelo Gemini, en una prueba de seguridad, entró en tres empresas reales adivinando contraseñas. Ninguno era malicioso. Esa es justamente la cuestión — y cambia la forma en que deben construirse los agentes. Journal · · 4 minLa Ley de IA tras el Ómnibus: qué se aplica ya y qué cambió de fecha
Las normas de alto riesgo pasaron a diciembre de 2027 y agosto de 2028. Las de transparencia no se movieron — se aplican desde el 2 de agosto. Un mapa sencillo de dónde está la Ley de IA tras el Ómnibus Digital, y de qué debería hacer una empresa que usa IA con el tiempo extra. Journal · · 4 minApple entrenará su IA con tus datos — si dices que sí
Con iOS 27, la promesa de Apple de que tus datos nunca entrenan sus modelos ganó una cláusula: salvo que elijas ayudar. Pedir consentimiento es la versión decente de esto. Y también un recordatorio de que una promesa de privacidad escrita en una política solo es tan fuerte como la política siguiente. Journal · · 9 minRAG vs Fine-Tuning vs Prompting: Cómo Elegir un Sistema de IA para tus Datos
¿RAG, fine-tuning o mejores prompts? Una guía de decisión para 2026 para construir un sistema de IA sobre tus propios datos — costes, compromisos y cuándo gana cada uno. Journal · · 6 minLos agentes de código con IA no nos reemplazaron — cambiaron cómo es un día
Los agentes de código con IA pasaron de truco de fiesta a parte normal de cómo entrega un estudio pequeño. Un relato honesto de en qué son buenos, en qué siguen siendo malos, y el cambio real por debajo: el trabajo ya no es escribir el código — es verificarlo. Journal · · 4 minLa IA más vista del mundo está pitando fueras de juego
En este Mundial, un gol se juzga en segundos con cámaras, un sensor en el balón y un modelo 3D del hombro de un jugador. La lección para quien construye IA está a la vista de todos: hacer menos, a la perfección. Journal · · 4 minEnseñar a una FoodAI a soñar en chocolate
El Ateliê de Ideias es una FoodAI dentro del estudio de Delicious Diamonds — un asistente de creación que convierte el mood board de una chef en un primer concepto de bombón. No una máquina que hace chocolate; un aprendiz que nunca se queda sin ideas. Journal · · 8 minEl Reglamento de IA de la UE para equipos que lanzan funciones de ML: una orientación para quien construye
La mayoría de las funciones de ML que lanzas son de riesgo mínimo o limitado bajo el Reglamento de IA de la UE, pero sigues debiendo transparencia a los usuarios. Así se traducen los niveles de riesgo en decisiones de producto — desde un equipo de ingeniería, no un bufete. Journal · · 7 min¿Necesitas un agente de IA? En la mayoría de los casos, no.
La mayoría de las funciones que los fundadores quieren volver "agénticas" funcionan mejor como un flujo programado, un formulario o un pequeño ranker — más barato, testeable, explicable y determinista en producción. Aquí está dónde un agente de IA sí vale la pena, y dónde no. Journal · · 8 minCómo hacer que tu sitio sea citable por la IA: una guía práctica de Generative Engine Optimization
Para que tu sitio sea citado por ChatGPT, Claude y Perplexity, escribe contenido en forma de respuesta, sirve HTML semántico limpio y JSON-LD, y publica un directorio llms.txt y un llms-full.txt dinámico. Esta es la lista de comprobación práctica que aplicamos en nuestro propio sitio. Journal · · 7 minMachine learning frente a sistemas de recomendación con LLM: cuándo gana el ML clásico
Machine learning frente a un sistema de recomendación con LLM: para sugerencias ordenadas, el ML clásico suele ganar en coste, latencia, explicabilidad y arranque en frío. Así se decide.— El journal, por email