Blog
Lo que voy publicando: perspectiva, herramientas, lo que pasa en la práctica y seguridad.
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El umbral que cruzamos sin darnos cuenta
Siete cambios técnicos que pasaron en paralelo, se potenciaron entre sí, y movieron el techo de lo posible.
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Le pedí a la IA que escribiera como yo
Uno de mis primeros errores con IA fue pensar que podía reemplazar mi voz.
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Mythos: cuando un modelo encuentra bugs de hace 27 años
Un modelo de Anthropic (Mythos, Project Glasswing) encontró bugs de hasta 27 años en OpenBSD y FFmpeg, y qué implica para quien decide qué software corre en la empresa.
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Cuando los seis dedos dejaron de ser el problema
Generación de imágenes con IA: del juguete que prometía mucho a una herramienta que empezó a tener sentido productivo.
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La arquitectura que sostiene un proyecto cuando cambia el modelo
Las seis capas que conviene separar en un proyecto de IA: reglas, memoria, secretos, skills, sub-agentes, MCPs.
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Cuándo usar Claude, Claude Code y Cowork
Mi framework propio para decidir cuándo abrir el chat, cuándo Code, cuándo Cowork, cuándo n8n.
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El sueño del pibe: tokens infinitos
El experimento de tener un LLM corriendo en mi máquina, y por qué terminé volviendo a la licencia paga.
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El agente que cuida a los otros agentes
Cómo terminé construyendo un agente cuya única tarea es revisar la seguridad de los otros agentes que tengo corriendo.
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Los chequeos aburridos que evitan agujeros caros
Lo mínimo que chequeo antes de probar OpenClaw, Claude Code, Cowork o n8n. La base para experimentar sin abrir agujeros caros.
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¿Qué tendría que tener un modelo para que me salga del que uso hoy?
La foto de mayo 2026 (Artificial Analysis) traducida a términos simples, y mi lista de razones para migrar de LLM.
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Antes una tarde, ahora una hora. Y no sé bien a quién agradecer.
De Make y Zapier a n8n. La diferencia es la herramienta, los modelos que ayudan a armar workflows, o las dos cosas.
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Claude Opus 4.7 vs 4.6, después de unas semanas de uso
Lo que noté en mi uso real, lo que documenta Anthropic, y mi posición actual entre Opus 4.7 y Haiku para tareas masivas.
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Las herramientas de IA que me tienen ocupado
Tools que más uso este último año, qué resuelve cada una y por qué se ganaron un lugar en la rutina.
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Automatismo, IA, agente: no son lo mismo
Las tres palabras se usan como sinónimos. Distinguirlas es lo que separa un proyecto que escala de uno que se rompe en la primera excepción.
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¿Sabemos dónde viven los datos y quién puede verlos?
Distinciones consumer vs enterprise, on-prem vs cloud, datalakes y casos públicos donde la falta de gobierno costó caro.
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Hitos que me convencieron de que esto no es una ola más
Los momentos que me marcaron en mi recorrido siguiendo IA, en orden cronológico, vistos desde mi propia butaca.
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Cómo es trabajar con un agente que me conoce
Un agente personal no es un chatbot al que le pregunto cosas: es un sistema que arranca el día por su cuenta y sabe en qué estoy.
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Cómo elijo qué instalar (y qué dejar pasar)
Skills, plugins, instalación global vs proyecto, y qué aprendí a evitar antes de cargar herramientas con criterio.
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Lo que vengo haciendo con IA (y por qué empiezo a contarlo)
Vuelvo a publicar para dejar registro del proceso: lo que descubro, lo que no funciona, las dudas que me quedan abiertas.