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Guías prácticas sobre context engineering, agentes de IA, RAG y workflows. 31 artículos publicados.
Cómo diseñar un agente de IA paso a paso
Guía práctica para diseñar tu primer agente de IA: desde definir el objetivo hasta implementar herramientas, memoria y guardrails. Con checklist descargable.
Glosario básico de IA para empresas y creadores
Los 20 términos de IA que necesitas conocer si trabajas con inteligencia artificial en tu empresa o proyecto. Definiciones claras, sin jerga innecesaria.
Cómo crear una base de conocimiento para IA
Una base de conocimiento bien construida es el corazón de cualquier sistema RAG. Aprende cómo preparar, estructurar y mantener tus documentos para que la IA los use bien.
Errores comunes al crear asistentes de IA
Los errores más frecuentes al construir asistentes y agentes de IA, y cómo evitarlos. Desde system prompts vagos hasta bases de conocimiento obsoletas.
Cómo documentar un workflow de IA
Documentar bien un workflow de IA es lo que lo hace mantenible, escalable y transferible. Aquí tienes la estructura y plantilla para hacerlo bien.
Cómo evaluar si un sistema de IA funciona bien
Los evals (evaluaciones) son la única forma de saber si tu sistema de IA realmente funciona. Aprende cómo diseñar, implementar y automatizar evaluaciones para agentes y asistentes.
Qué son los guardrails en IA
Los guardrails son los controles y restricciones que hacen que un sistema de IA sea seguro, coherente y predecible. Aprende qué son, por qué son esenciales y cómo implementarlos.
Qué es MCP y por qué importa
MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto para conectar modelos de IA con herramientas y fuentes de datos. Aprende qué es, cómo funciona y por qué está cambiando la forma en que se construyen agentes.
Qué es tool calling o function calling
Tool calling es la capacidad de un modelo de IA para invocar herramientas externas durante la generación. Aprende cómo funciona, para qué sirve y cuál es la diferencia con function calling.
Prompt Engineering vs Context Engineering: diferencias reales
¿Ha muerto el Prompt Engineering? No. Ha evolucionado. Aquí explicamos las diferencias reales entre Prompt Engineering y Context Engineering con ejemplos prácticos.
Qué son los embeddings
Los embeddings son representaciones numéricas del significado del texto. Son la base de RAG, búsqueda semántica y muchos sistemas de IA. Aquí los explicamos sin matemáticas.
Qué es RAG explicado de forma simple
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite a los modelos de IA responder con información actualizada y verificable. Aquí lo explicamos paso a paso, sin jerga innecesaria.
Qué es un agente de IA y cómo funciona
Un agente de IA es un sistema que percibe su entorno, toma decisiones y actúa de forma autónoma. Aprende qué es, cómo funciona por dentro y cuándo usarlo.
Qué es Context Engineering y por qué reemplaza al Prompt Engineering
Context Engineering es la nueva disciplina que va más allá de los prompts: diseña todo el sistema de información que recibe una IA. Aprende qué es, por qué importa y cómo aplicarlo.
Qué es un system prompt
El system prompt es la capa de instrucciones persistente que define cómo se comporta un modelo de IA. Aprende qué es, para qué sirve y cómo diseñar uno efectivo.
Context Engineering vs Fine-tuning: cuándo usar cada uno
Dos estrategias para mejorar un LLM, objetivos completamente distintos. Guía práctica para decidir qué necesitas según tu caso de uso, datos y presupuesto.
Cómo estructurar un system prompt profesional
Un system prompt mal estructurado produce respuestas inconsistentes. Esta es la estructura que usan los sistemas en producción: secciones, orden y qué incluir en cada una.
Mejores prácticas para llamadas a APIs de LLMs en producción
Timeouts, reintentos, streaming, manejo de errores, control de costos y observabilidad. Todo lo que necesitas para que tu integración con APIs de IA sea robusta.
Cuándo NO usar IA en tu sistema
No todo problema necesita un LLM. Saber cuándo no usar IA te ahorra tiempo, dinero y dolores de cabeza. Los criterios para tomar la decisión correcta.
El stack de IA para producción en 2025
Qué modelos, frameworks, bases de datos vectoriales, observabilidad y herramientas de evaluación están usando los equipos que construyen sistemas de IA serios en 2025.
Qué son los evals y cómo diseñarlos para tu sistema de IA
Los evals son el sistema de pruebas de tu IA. Sin ellos no sabes si tu agente funciona bien o está fallando en silencio. Guía práctica para diseñarlos.
Cómo implementar memoria en un agente de IA
La memoria transforma un chatbot sin contexto en un asistente que recuerda. Guía práctica sobre los 4 tipos de memoria y cuándo usar cada uno.
Cómo prevenir prompt injection en sistemas de IA
El prompt injection es el ataque más común contra agentes y chatbots de IA. Entiende cómo funciona y qué medidas concretas puedes tomar para proteger tu sistema.
Arquitectura de un pipeline RAG avanzado
Un RAG básico recupera documentos y los pasa al modelo. Un RAG avanzado hace preguntas inteligentes, reordena resultados y valida respuestas. Aquí la arquitectura completa.
Sistemas multi-agente: cuándo usarlos y cómo diseñarlos
Un solo agente tiene límites. Los sistemas multi-agente los superan dividiendo el trabajo. Guía práctica sobre patrones, coordinación y cuándo vale la pena la complejidad.
Cómo elegir el modelo de IA correcto para tu proyecto
GPT-4o, Claude, Gemini, Llama... Elegir el modelo equivocado te cuesta dinero, latencia o calidad. Aquí el framework para tomar la decisión correcta.
Workflows de IA: 8 casos de uso reales con arquitectura
Cómo estructuran sus workflows las empresas que usan IA en producción. 8 casos reales con arquitectura, herramientas y lecciones aprendidas.
Context engineering para empresas: la guía práctica
Las empresas que mejor usan la IA no tienen mejores modelos, tienen mejor contexto. Guía práctica de context engineering para equipos de producto y desarrollo.
Qué es el fine-tuning y cuándo usarlo (vs RAG y prompting)
El fine-tuning modifica el modelo. El RAG le da información. El prompting le da instrucciones. Los tres hacen cosas distintas. Aquí cuándo usar cada uno y por qué.
Qué es LLM routing y cómo reducir costes un 70% sin perder calidad
LLM routing es enviar cada consulta al modelo más adecuado según su dificultad. Implementado bien, puedes reducir costes drásticamente manteniendo calidad donde importa.
Cómo hacer fine-tuning de un LLM paso a paso
Guía práctica para hacer fine-tuning con OpenAI. Desde preparar los datos de entrenamiento hasta evaluar el modelo resultante y decidir si vale la pena.