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Notas sobre ingeniería de IA
Artículos prácticos sobre agentes de IA, RAG, integraciones LLM, evals y seguridad, basados en proyectos reales y sin relleno.
Asistentes de programación con IA en un equipo de desarrollo: un plan de adopción que resiste el contacto con la realidad
Cómo desplegar Claude Code, Copilot, Cursor y herramientas similares en un equipo de ingeniería: qué dice la investigación sobre productividad, qué políticas necesitas y cómo medir el impacto con honestidad.
Optimización de costes de LLM: prompt caching, procesamiento por lotes y elección del modelo adecuado
Cómo reducir el coste de las APIs de LLM sin perder calidad: prompt caching, procesamiento por lotes, ajustes de esfuerzo, routing de modelos e higiene de tokens, con cálculos de precios reales.
La Ley de IA de la UE para empresas de software: qué se aplica en 2026 y qué hacer ahora
Calendario de la Ley de IA de la UE tras el Digital Omnibus de 2026, categorías de riesgo, obligaciones de proveedores y responsables del despliegue, transparencia del artículo 50 y una lista de cumplimiento práctica.
Seguridad de agentes de IA: prompt injection y el OWASP Top 10 para LLM
Cómo funciona el prompt injection, qué cubre el OWASP Top 10 para aplicaciones LLM y los patrones de arquitectura que mantienen seguros a los agentes de IA con herramientas y datos.
Cómo evaluar aplicaciones LLM: construir evals que detecten regresiones
Una guía práctica de evals de LLM: conjuntos de referencia, comprobaciones en código, LLM-as-a-judge, tests de regresión en CI y las métricas que de verdad predicen la satisfacción de los usuarios.