Ideas, experimentos y aprendizajes de nuestro trabajo con IA. Sin clickbait, sin “10 prompts que cambiarán tu vida”. Solo lo que aprendimos rompiendo cosas en producción.
El 80% de los proyectos de IA mueren antes de llegar a producción. Después de 40+ implementaciones, identificamos los 7 patrones que distinguen los proyectos que escalan de los que se quedan en demo. Spoiler: rara vez es un problema técnico.
Leer artículo {!}>>()=[]Por qué los embeddings de OpenAI funcionan peor en español que en inglés, y qué hacemos para compensar la diferencia en proyectos hispanohablantes.
Los proyectos que rechazamos y por qué. Si tu caso entra en uno de estos cinco patrones, vamos a sugerirte que vayas a otro lado.
Defensa de las herramientas low-code para automatización (con caveats). Cuándo n8n es la decisión correcta y cuándo terminás re-escribiendo todo en Node.
Arquitectura, costos, fallback strategies. Por qué elegimos Gemini sobre Claude para este pipeline y dónde Claude sigue siendo nuestro default.
