Biblioteca de conocimiento
Artículos
30 materiales prácticos en la base de conocimiento canónica.
ChatGPT Plus vs Claude Pro vs Google AI Pro: cuál elegir
Comparación práctica de suscripciones personales de IA por flujos, límites, investigación, código, ecosistema, privacidad, coste total y reglas de cambio.
Codex: suscripción vs API para acceso, facturación y automatización
Comparación práctica de Codex mediante un plan de ChatGPT y una clave propia de OpenAI API según facturación, identidad, límites, tareas locales y cloud, CI, gobernanza, observabilidad y migración.
Claude Pro vs Max vs Team vs Enterprise: qué plan elegir
Comparación práctica de Claude Pro, Max, Team y Enterprise por uso, Claude Code, colaboración, identidad, seguridad, retención, gobernanza y coste total.
Suscripción de Claude Code vs API: acceso y facturación
Comparación práctica de Claude Code mediante Pro, Max, Team o Enterprise y acceso por tokens mediante Anthropic Console o un proveedor cloud según facturación, identidad, límites, automatización, observabilidad y salida.
ChatGPT Business vs Enterprise: qué plan elegir
Comparación práctica de ChatGPT Business y Enterprise por tamaño de equipo, identidad, seguridad, retención, residencia de datos, logs, soporte, coste y rollout.
Google AI Plus vs Pro vs Ultra: qué plan de Gemini elegir
Comparación práctica de Google AI Plus, Pro y Ultra según límites de Gemini, contexto, Deep Research, Notebook, Flow, almacenamiento, privacidad y la frontera con Google Workspace.
Perplexity Free vs Pro vs Max: cuál elegir
Comparación práctica de planes personales de Perplexity por Search, Research, modelos, archivos, Comet, Computer, privacidad, límites, créditos y coste total.
Microsoft Copilot Free vs Personal vs Family vs Premium
Comparación práctica de Microsoft Copilot Free y Microsoft 365 Personal, Family y Premium por chat, apps de Office, grounding, créditos de IA, agentes, privacidad, límites de cuenta y coste total.
ChatGPT Memory vs Projects vs knowledge de custom GPT
Comparación práctica de ChatGPT Memory, Projects y el knowledge de custom GPT: persistencia entre chats, límites de contexto, fuentes y pruebas de borrado y fuga.
MCP tools vs resources vs prompts: cuándo usar cada uno
Comparación práctica de tools, resources y prompts de MCP: control, discovery, schemas, permisos, frescura, UX, pruebas y diseño seguro del servidor.
AI agent harness: cómo diseñar un runtime fiable
Guía práctica sobre AI agent harnesses: execution loop, tools, sandbox, estado duradero, context assembly, permisos, checkpoints, evals, observabilidad y recovery.
OpenAI Responses vs Claude Messages vs Gemini Interactions API
Una comparación práctica de las principales API de OpenAI, Anthropic y Google para IA en producción: state, tools, streaming, background jobs, portabilidad, evaluación y controles de migración.
MCP Tasks vs tool calls síncronos: cómo ejecutar operaciones largas
Una elección práctica entre MCP tools/call estándar y MCP Tasks experimentales para operaciones largas: capability negotiation, estados, polling, cancelación, seguridad, pruebas y rollout.
MCP form vs URL elicitation: cómo solicitar datos del usuario de forma segura
Una elección práctica entre form y URL elicitation en MCP: capability negotiation, datos sensibles, OAuth de terceros, completion, controles anti-phishing, pruebas y rollout.
Cómo evaluar browser agents: checklist práctica
Un protocolo de release reproducible para browser y computer-use agents: task state, visual grounding, trayectorias, side effects, recovery, seguridad y rollout limitado por riesgo.
Benchmarks de agentes de IA: GAIA, WebArena, OSWorld y SWE-bench
Guía práctica para elegir un benchmark de agentes de IA: qué evalúan realmente GAIA, WebArena, OSWorld y SWE-bench, cómo interpretar sus resultados y trasladar la señal externa a un release gate propio.
Evaluación de trayectorias de agentes IA: comprobar el camino y el resultado
Guía práctica para evaluar trayectorias de agentes IA: contrato de trace, tool calls, permisos, reintentos, efectos, graders, fallos y release gate.
Cómo evaluar defensas contra prompt injection: checklist práctica
Un protocolo reproducible para probar defensas contra prompt injection: threat modeling, fixtures source-to-sink, tool traces, exfiltración de datos, side effects, falsos positivos, release gates y rollback.
Cómo evaluar el tool calling de IA: checklist práctica
Un protocolo reproducible para evaluar function calling y tool use: selección de herramientas, argumentos, trayectoria, side effects, retries, estado final, coste y release gate.
Cómo evaluar alucinaciones de LLM: checklist práctica
Un protocolo reproducible para evaluar factuality y groundedness: tipos de afirmaciones, evidencia verificada, abstention, calibración, respuestas long-form, segmentos de riesgo y release gate.
Cómo evaluar un generador de imágenes con IA: checklist práctico
Un protocolo reproducible para evaluar generadores de imágenes con IA según fidelidad al prompt, edición, consistencia, texto, derechos, procedencia, seguridad, coste y rollback.
MCP Apps vs salida simple de tools: cuándo una integración de IA necesita UI
Una elección práctica entre una respuesta MCP de texto o estructurada y una MCP App interactiva: criterios de valor, arquitectura, seguridad, fallback, pruebas y rollout.
Evaluación de RAG: métricas de retrieval, groundedness y calidad de respuesta
Un sistema práctico de evaluación de RAG que separa retrieval y generación, relaciona las métricas con los modos de fallo, calibra jueces LLM y convierte el conjunto de evaluación en un release gate.
Prompt caching en OpenAI, Anthropic y Gemini: arquitectura y elección
Una guía práctica de prompt caching: construir un prefijo estable, comparar caché automático y explícito, calcular la economía, proteger los datos y diagnosticar cache misses.
Knowledge graphs en RAG
Cómo integrar un knowledge graph gobernado en RAG: ontología, entity linking, traversal, evidencia textual, provenance, validación de hechos y actualizaciones operativas.
Human-in-the-loop para IA
Una arquitectura práctica de producción para supervisión humana: incorpora a una persona en un punto concreto de riesgo y dale suficiente contexto para ejercer un control real, no meramente formal. Cubre contratos, límites de autoridad, fallos, evaluación y despliegue controlado.
Product discovery para productos de IA
El product discovery de IA valida el valor del flujo de trabajo, no una demo del modelo: necesidad del usuario, evidencia disponible, errores aceptables, control humano, baseline, economía y una vía segura de despliegue.
Evaluación de proveedores de IA
Un sistema práctico para elegir un proveedor de IA: desde requisitos y un conjunto de evaluación controlado hasta seguridad, garantías contractuales, coste de migración y monitorización continua tras la compra.
RAG desde cero: del documento a una respuesta verificada
Un pipeline RAG de producción desde ingestion, normalización, chunking y embeddings hasta retrieval, reranking, generación grounded, citas y evaluación.
Prompt engineering como disciplina de sistemas
Cómo diseñar instrucciones, contexto, ejemplos, criterios de calidad y verificaciones para que el prompt forme parte de un sistema fiable y no de un conjuro mágico.