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IA en ingeniería: qué premias al medir su uso
Amazon, evidencia experimental e incentivos: cómo evaluar adopción de IA sin confundir consumo, actividad y rendimiento del equipo.

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Por qué recordar más no basta para un agente de IA. Un modelo para separar hechos, preferencias y permisos, conservar su origen y detectar cuándo caducan.

Por qué una tarea completada puede ocultar un fallo del agente. Un modelo para evaluar resultados, efectos indebidos y consistencia sin engañarse con la demo.

Un botón de aprobación no demuestra control de la IA. Evidencia, tiempo y autoridad para que la revisión humana pueda cambiar una decisión.

Un RAG puede citar fielmente una norma obsoleta. Cómo separar recuperación, fidelidad y vigencia al evaluar respuestas sobre documentos internos.

El proyecto empezó con un objetivo pequeño y deliberadamente claro: replicar la experiencia básica del Bloc de notas de Windows. Nada de convertirlo en un editor avanzado, nada de añadir funciones innecesarias, nada de inflarlo hasta que dejara de ser…

Entre 2023 y 2025 hemos visto una expansión sin precedentes de las tecnologías de IA generativa. En muy poco tiempo, conceptos como agentes, orquestadores, cadenas de razonamiento y modelos colaborativos pasaron de ser experimentos iniciales a convertirse en componentes fundamentales…

Snowflake Cortex y AISQL permiten llevar capacidades de IA generativa directamente al dato, usando SQL como interfaz nativa para clasificar, resumir, filtrar y analizar información sin moverla fuera de Snowflake.

Análisis crítico sobre la percepción de pérdida de calidad en ChatGPT-4o, sus posibles causas técnicas y su impacto en perfiles técnicos que usan LLMs como copilotos diarios.

Durante décadas, programar ha sido una disciplina rigurosa reservada a profesionales capaces de entender lenguajes, estructuras, arquitectura y mantenimiento. Hoy la IA nos presenta el vibe coding : una promesa seductora según la cual cualquiera puede generar