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Hace unos meses me topé con algo que realmente me llamó la atención: la posibilidad de tener mi propio “ChatGPT” funcionando en casa, sin enviar datos a ningún lado, usando únicamente un Raspberry Pi 5. Suena demasiado bueno para ser verdad, ¿no?

Pues resulta que con Ollama y un Pi 5 es perfectamente posible montar un servidor de IA local que funciona sorprendentemente bien. Te cuento mi experiencia y cómo puedes hacerlo tú también.

Últimamente no para de hablarse de agentes de IA por todas partes. Cada empresa tiene su roadmap lleno de “agentes que van a revolucionar esto y aquello”, pero cuando rascas un poco, te das cuenta de que pocos han conseguido realmente construir algo útil y que funcione en producción.

Hace poco leí un artículo muy interesante de LangChain sobre cómo construir agentes de forma práctica, y me ha parecido un enfoque muy sensato que quería compartir contigo. Lo he adaptado con mis propias reflexiones después de haberme dado más de un cabezazo intentando implementar sistemas “inteligentes” que al final no lo eran tanto.

Hace unos meses, cuando Anthropic lanzó su protocolo MCP (Model Context Protocol), sabía que íbamos a ver integraciones interesantes entre LLMs y bases de datos. Lo que no esperaba era ver algo tan pulido y funcional como AgentHouse de ClickHouse tan pronto.

Tengo planificado probar esta demo en breve, pero ya solo leyendo sobre ella me parece fascinante la idea de poder preguntarle a una base de datos cosas como “¿cuáles son los repositorios más populares de GitHub este mes?” y obtener no solo una respuesta, sino visualizaciones automáticas.

En mis años desarrollando software, he aprendido que las mejores herramientas son las que eliminan fricciones innecesarias. Y LM Studio acaba de dar un paso enorme en esa dirección: ya es completamente gratuito para uso empresarial.

Esto puede sonar como “otra noticia más” de IA, pero para quienes llevamos tiempo experimentando con modelos locales, es un cambio de paradigma importante.

El problema que había antes

Desde su lanzamiento en mayo de 2023, LM Studio siempre fue gratuito para uso personal. Pero si querías usarlo en tu empresa, tenías que contactar con ellos para obtener una licencia comercial. Esto creaba exactamente el tipo de fricción que mata la experimentación en equipos.

Hace unos años, muchos investigadores de IA (incluso los más reputados) predecían que el prompt engineering sería una habilidad temporal que desaparecería rápidamente. Se equivocaron completamente. No solo no ha desaparecido, sino que ha evolucionado hacia algo mucho más sofisticado: Context Engineering.

Y no, no es solo otro término de moda. Es una evolución natural que refleja la complejidad real de trabajar con LLMs en aplicaciones productivas.

De prompt engineering a context engineering

El problema con el término “prompt engineering” es que mucha gente lo confunde con blind prompting - simplemente escribir una pregunta en ChatGPT y esperar un resultado. Eso no es ingeniería, es usar una herramienta.

El hype vs la realidad: reflexiones de un desarrollador con 30 años de guerra

Esta mañana me he topado con una charla que me ha hecho reflexionar bastante sobre todo este revuelo que hay montado con la IA y el desarrollo de software. El ponente, con una dosis saludable de escepticismo, hace un “reality check” sobre las afirmaciones grandilocuentes que estamos escuchando por todas partes.

La charla completa que ha inspirado estas reflexiones. Vale la pena verla entera.

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.