La búsqueda tradicional dio paso a las respuestas sintetizadas por IA. En este pilar analizamos cómo adaptar el contenido con alta densidad factual (técnica BLUF), cómo interactúan los agentes con la web y cómo combatir la homogeneidad de los modelos de lenguaje.
Análisis sencillo del paper Transformer de 2017: qué problema resolvió, cómo funciona la atención (Query, Key, Value), por qué cambió la IA y cinco formas prácticas de aprovechar ese conocimiento para escribir mejores prompts.
Cualquiera puede pedirle a la IA un dashboard, una web o un sistema completo. Con datos de Harvard/BCG y benchmarks de agentes de datos, te explico por qué el juicio, la complejidad esencial y la metodología (CRISP-DM, TDD, ADR) son lo que separa un entregable bonito de una solución real.
Por qué llenar tu agente de código con skills y prompts genéricos empeora el resultado, y cómo construir aplicaciones modulares con IA usando especificaciones (SDD), contratos tipados, design tokens y TDD.
Puse a prueba a JEV (TypeSafe AI) frente a Laya (ConvAI / ModernBERT) sobre un conjunto real de datos ruidosos. Evalué precisión zero-shot, calibración, manejo de taxonomías densas y privacidad. Estas son mis lecciones para elegir el modelo correcto.
Análisis técnico de JEV (TypeSafe AI) y la arquitectura System One: cómo funcionan las primitivas Choice, Score y Noul, el entrenamiento RLCD para calibración estadística y por qué la inferencia no autorregresiva es el futuro de la clasificación y el enrutamiento.
Estoy en un proyecto donde me enfrenté al desafío de clasificar órdenes de mantenimiento con texto corto y sucio. Tomé una muestra para un pequeño experimento y comparé un clasificador rápido (JEV) contra modelos Flash (Gemini, DeepSeek, OpenAI). Estos fueron mis resultados.
Análisis técnico de Gemini 4 Argon: cómo derriba el techo de 1M de tokens de salida, qué cambia frente a Gemini 3.1 Pro y la serie Flash, y cómo diseñar arquitecturas agénticas en 2026 sin arruinarte en la factura.