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Greg Brockman, presidente y co-fundador de OpenAI, publicó recientemente un hilo que describe perfectamente el momento que estamos viviendo en el desarrollo de software. Según él, estamos presenciando un auténtico renacimiento del desarrollo de software, impulsado por herramientas de IA que han mejorado exponencialmente desde diciembre.

El salto cualitativo

Lo más llamativo del hilo de Brockman es cómo describen el cambio interno en OpenAI: ingenieros que antes usaban Codex para tests unitarios ahora ven que la herramienta escribe prácticamente todo el código y se encarga de una gran parte de las operaciones y debugging. No es una mejora incremental, es un cambio de paradigma.

Hace pocos días descubrí Agent Lightning, un proyecto de Microsoft que creo que marca un antes y un después en cómo pensamos la orquestación de agentes de IA. No es solo otra librería más; es un intento serio de estandarizar cómo construimos sistemas multiagente.

¿Qué es Agent Lightning?

Agent Lightning es un framework de Microsoft para orquestar agentes de IA. Permite composición, integración y despliegue de sistemas multiagente de forma modular y escalable. La premisa es simple pero poderosa: los agentes deben ser componentes que se pueden combinar, conectar y reutilizar.

Hace unos días vi un video que me ha dado mucho que pensar. Jeffrey Way, el fundador de Laracasts y una de las personas más influyentes en la comunidad Laravel/PHP, compartió una reflexión brutalmente honesta sobre cómo la inteligencia artificial está transformando su negocio y su profesión.

El video empieza con una frase que te deja helado: “I’m Done”. No es un adiós a la programación, sino una aceptación de la realidad que viene.

Vercel ha anunciado la disponibilidad general de Vercel Sandbox, una capa de ejecución diseñada específicamente para agentes de IA. Pero más allá del hype de los agentes, hay una pregunta interesante: ¿puede servirnos para ejecutar código de forma segura en diferentes lenguajes como PHP, Node o Go?

¿Qué es Vercel Sandbox?

Vercel Sandbox proporciona microVMs Linux bajo demanda. Cada sandbox está aislado, con su propio sistema de archivos, red y espacio de procesos. Obtienes acceso sudo, gestores de paquetes y la capacidad de ejecutar los mismos comandos que ejecutarías en una máquina Linux.

Si estás usando herramientas como Claude Code, GitHub Copilot Workspace o similares, habrás notado que hay una jerga técnica que va más allá de simplemente “chatear con la IA”. Hablo de términos como rules, commands, skills, MCP y hooks.

Estos conceptos son la arquitectura que hace que los agentes de IA sean realmente útiles para desarrollo de software. No son solo palabras bonitas de marketing — cada uno cumple una función específica en cómo el agente trabaja.

Vamos a desglosarlos uno por uno de forma clara.

Hace poco, Addy Osmani publicó un artículo que me dio mucho en qué pensar: “Self-Improving Coding Agents”. La idea es simple pero potente: agentes que no solo ejecutan tareas, sino que mejoran su propio rendimiento con el tiempo.

Esto no es ciencia ficción. Es algo que está pasando ya, ahora mismo, en 2026. Y tiene implicaciones profundas para el futuro del desarrollo de software y, por extensión, para todas las profesiones.

Últimamente vengo siguiendo una discusión que me tiene bastante preocupado: hasta qué punto estamos delegando nuestro pensamiento a la IA. No es una pregunta abstracta o filosófica, es algo muy real que estoy viendo día a día en nuestra profesión y en la sociedad en general.

Hace poco leí un artículo de Erik Johannes Husom titulado “Outsourcing thinking” que, entre otras cosas, discute el concepto de “lump of cognition fallacy” (la falacia de la suma de cognición). La idea es que, igual que hay una falacia económica que dice que hay una cantidad fija de trabajo que hacer, algunos creen que hay una cantidad fija de pensamiento que hacer, y que si las máquinas piensan por nosotros, simplemente pensaremos sobre otras cosas.

Hace unos días leí un artículo de Dominiek sobre los 5 principios para usar IA profesionalmente y me encontré asintiendo constantemente. Después de años viendo llegar y evolucionar tecnologías, la IA me genera las mismas sensaciones que tuve con otras “revoluciones”: entusiasmo mezclado con una necesaria dosis de escepticismo.

El artículo de Dominiek me resonó especialmente porque describe perfectamente lo que estamos viviendo: un mundo donde la IA se está metiendo en todo, pero no siempre de la manera más útil o sensata.

El futuro de las compras está aquí, y Walmart está liderando una revolución silenciosa que cambiará para siempre la forma en que interactuamos con el retail. Mientras muchas empresas siguen experimentando con ChatGPT y herramientas básicas de IA generativa, el gigante de Arkansas ha dado un salto cuántico hacia la IA Agéntica (Agentic AI), desarrollando sistemas autónomos que no solo recomiendan productos, sino que actúan, deciden y ejecutan tareas completas por sí mismos.

La creación de artículos largos y fundamentados ha sido tradicionalmente una tarea compleja que requiere habilidades avanzadas de investigación y escritura. Recientemente, investigadores de Stanford han presentado STORM (Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking), un sistema revolucionario que automatiza el proceso de escritura de artículos tipo Wikipedia desde cero, y los resultados son realmente impresionantes.

En este análisis detallado, exploraremos cómo STORM está transformando la manera en que pensamos sobre la escritura asistida por IA y por qué este enfoque podría cambiar para siempre la forma en que creamos contenido informativo.