Análisis, reflexiones y casos reales sobre inteligencia artificial aplicada al negocio. Escritos por las personas que implementan los sistemas, no por quienes los venden.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) se ha convertido en el patrón de referencia para conectar LLMs con datos empresariales. Pero la mayoría de implementaciones nunca superan la fase de prototipo. Analizamos los cinco errores más comunes y cómo evitarlos.
Leer artículo →Los demos de agentes son impresionantes. La realidad en producción es más compleja. Compartimos las lecciones aprendidas en 30 implementaciones reales.
No comparamos benchmarks académicos. Comparamos rendimiento real en tareas empresariales: extracción de datos, clasificación, generación de documentos y razonamiento sobre contextos largos.
La mayoría de empresas aprueban proyectos de IA sin un modelo de retorno claro. Presentamos el framework que usamos con nuestros clientes para justificar la inversión con datos.
MCP está emergiendo como el protocolo de facto para conectar modelos de lenguaje con herramientas externas. Explicamos qué es, por qué importa y cómo lo estamos usando en producción.
Sin revelar el nombre del cliente, documentamos el proceso completo: desde el diagnóstico inicial hasta los 18 meses de operación en producción. Métricas reales incluidas.
El Reglamento Europeo de IA ya es aplicable. Analizamos qué obligaciones son reales, cuáles son ruido regulatorio y qué deben hacer las empresas que ya tienen sistemas en producción.