Ideas desde
el trabajo.
Perspectivas basadas en experiencia sobre IA, decisiones tecnológicas, infraestructura y el trabajo operativo detrás de cambios duraderos.
Chatbot RAG con tu propio contenido: las decisiones que importan después de la demo
Un chatbot RAG responde desde tus páginas y documentos, no desde la memoria del modelo. Armarlo toma una tarde. Estas son las decisiones de producto y de operación que tomamos al poner ChatWise frente a clientes reales.
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Agentes de IA en WhatsApp en producción: ocho modos de fallo y los arreglos que funcionan
Los agentes de IA en grupos de WhatsApp, bandejas de soporte y canales internos suelen fallar de formas que el prompt dice que son imposibles. Estos son ocho modos de fallo, por qué ocurre cada uno y cómo se resuelve en el código.
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Memoria de agentes de IA: las cuatro capas que usamos y la quinta que rechazamos
La memoria de un agente de IA no es un solo sistema. Nosotros operamos cuatro, cada uno resuelve una forma distinta de olvidar, y cada uno tiene su propia forma de fallar en silencio. Para qué sirve cada capa, cómo puede fallar y la regla que la mantiene honesta.
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LLM Wiki en producción: 4 meses con el patrón de Karpathy y las reglas que lo hacen funcionar
Operamos nuestra empresa sobre un LLM Wiki: un segundo cerebro en Obsidian que Claude Code y otros agentes mantienen junto a dos personas. Con más de 660 commits encima, esto es lo que aporta el valor, las reglas que lo sostienen y lo que conviene montar desde el primer día.
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Qué es un agente de IA y cuándo tu empresa necesita uno
Un agente de IA es un modelo de lenguaje con herramientas y un ciclo que decide el siguiente paso hacia un objetivo. Qué lo separa de un chatbot y de una automatización, los agentes que tenemos funcionando y una lista para saber si tu empresa necesita uno.
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Qué es RAG, explicado con un caso real
RAG es la técnica que deja a un modelo de lenguaje responder con tu contenido y no con lo que recuerda de su entrenamiento. Te explicamos cada paso, de indexar a responder, siguiendo el código real de ChatWise.
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Qué es un sistema operativo de IA para una empresa: la capa sobre la que corren nuestros agentes
Un sistema operativo de IA para una empresa es la capa compartida que permite operar muchos agentes de IA con seguridad: memoria, una sola puerta de entrada para el trabajo, procedimientos, permisos, aprobaciones y monitoreo. Cada pieza, qué falla sin ella y cómo empezar.
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La revolución invertida: la adopción de IA va de abajo hacia arriba
Todas las olas tecnológicas anteriores entraron a las empresas por arriba: se compraba y luego se empujaba a la gente a usarla. La IA entró al revés: tu equipo ya la usa. Eso cambia por completo lo que significa gestionar el cambio.
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El hype está tomando tus decisiones de IA (y decide mal)
Buena parte de las malas inversiones en IA no nacen de mala tecnología, sino de decisiones tomadas sobre ideas equivocadas: expectativas infladas, miedo a quedarse atrás y demos que no son productos. Las confusiones que más vemos, y cómo decidir mejor.
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«Pago un montón de dinero y las cosas siguen sin funcionar»
Es la frase que más escuchamos en las primeras reuniones con clientes. Casi nunca es un problema de presupuesto: es un problema de cómo está armada la relación con tus proveedores de tecnología. Esto es lo que vemos, y lo que se puede hacer.
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¿Qué es un CTO fraccional y cuándo lo necesitas?
Un CTO fraccional es criterio técnico senior de tu lado de la mesa, por una fracción del tiempo y del costo de una contratación a tiempo completo. Qué hace, qué señales indican que lo necesitas, y cuándo no es la respuesta.
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Por qué dejamos de mockear bases de datos en tests de integración
Perdimos una tarde persiguiendo un bug de migración que los tests con mocks habían aprobado alegremente. Esta es la política que enviamos en su lugar, y la relación costo-beneficio que implica.
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Las evals que de verdad necesitas antes de enviar un feature LLM
La mayoría de equipos sobre-ingenierían esto (framework completo de evals, dashboards, tres contratistas) o lo sub-ingenierían (vibes). Este es el mínimo con el que enviamos.
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Akamai vs Cloudflare para tráfico LATAM: 90 días lado a lado
Corrimos el mismo sitio de e-commerce de Costa Rica en Akamai (vía Linode) y Cloudflare durante tres meses. Acá está dónde cada uno se ganó su lugar, y dónde no.
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