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Guías prácticas sobre context engineering, agentes de IA, RAG y workflows. 59 artículos publicados.
Claude vs ChatGPT vs Gemini: comparativa completa 2025
Comparativa técnica y práctica de los tres principales LLMs: Claude (Anthropic), GPT-4o (OpenAI) y Gemini (Google). Diferencias de arquitectura, precios, contexto y casos de uso reales.
Cómo reducir el coste de las llamadas a la API de LLMs
Guía práctica para reducir el gasto en APIs de modelos de lenguaje: optimización de tokens, caching, selección de modelos, batching y arquitecturas de bajo coste. Con ejemplos reales y cálculos.
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.
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 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.
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 es la context window (ventana de contexto) en los LLMs
La context window es el límite de texto que un modelo de IA puede procesar a la vez. Entender cómo funciona y cómo optimizarla es esencial para construir sistemas de IA eficaces y económicos.
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.
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.
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 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.
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.
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.