Opinión y Reflexiones
Por qué correr un solo agente de IA ya no alcanza para ciertos problemas, y qué cambia en coordinación, patrones y control de calidad cuando escalás a decenas de agentes de Claude Code en paralelo.
Investigación de interpretabilidad de Anthropic explica el circuito interno que hace que los modelos de IA confundan familiaridad con conocimiento; repaso casos reales de 2026 y qué mitigaciones funcionan de verdad.
Cuando el área de TI no responde, los empleados terminan procesando datos sensibles en plataformas de IA externas sin aprobar. Qué es la IA en la sombra, por qué es más riesgosa que el shadow IT clásico y cómo deberían reaccionar las áreas de TI en la región.
OpenAI perdiendo miles de millones, Anthropic frenando un cambio de precios y Nvidia tomando deuda: tres señales de la misma semana. Qué cargas de trabajo sobreviven cuando se termina el subsidio.
El Model Context Protocol se volvió el estándar de facto para conectar agentes con herramientas. Por qué me parece el cambio de arquitectura más sano del último año, y por qué su seguridad todavía corre por detrás.
Un agente de IA halló 21 zero-days en FFmpeg por US.000 mientras Chrome parcheaba 429 bugs. Encontrar vulnerabilidades dejó de ser caro; el problema es quién banca el arreglo en el open source.
Si escribir código se volvió barato, ¿qué te sigue haciendo valioso como dev? Vengo pensando que la respuesta es el conocimiento profundo del dominio.
Por necesidad, Sam Altman desarma el relato apocalíptico que él mismo construyó: la IA cuesta más que los empleos que iba a reemplazar
Claude dejó de ser un autocompletado y se volvió parte de cómo trabajo. La clave no fue la magia: fue configurarlo en serio.
La IA no me sirve tanto para ir rápido como para revisar mejor. Por qué elijo ir un poco más lento y entregar algo más sólido.
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