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Guías

Construir IA que aguanta producción

La mayoría de los demos de IA funcionan una vez y se rompen en producción. Estas son mis guías de ingeniería para lanzar IA de verdad — agentes, RAG, chatbots fundamentados, MCP, y el costo, la latencia y los guardarraíles que se necesitan para operar un LLM en serio.

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Construir una demo de IA toma una tarde; ponerla en producción es otro trabajo. Un modelo es un predictor de texto fluido que a veces inventa, así que la parte difícil no es el prompt: es la ingeniería alrededor. Estas guías separan lo real de lo exagerado — cuándo necesitas un agente y cuándo basta un workflow, cómo darle al modelo tus datos sin que alucine, y qué se rompe cuando llegan usuarios de verdad.

El hilo que une todo es tratar la llamada al LLM como una dependencia de red poco confiable que de vez en cuando miente: la fundamentas con tus datos usando recuperación, la rodeas de guardarraíles que viven fuera del prompt, le pones topes de costo y latencia, y proteges cada cambio con evals y observabilidad. Desde "¿qué es un agente?" hasta llevar un LLM a producción, ese es el camino que recorren estas guías.

Las guías

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Preguntas frecuentes

¿Necesito un agente de IA o un workflow?
La mayoría de los casos que la gente llama "agente" deberían ser workflows: pasos fijos con quizá un paso de IA para lo difuso. Reserva un agente real para cuando el camino no se puede predefinir y toleras variabilidad, costo y latencia.
¿RAG o fine-tuning?
RAG le da al modelo conocimiento actual al momento de la consulta; el fine-tuning moldea el comportamiento (formato, tono), no los hechos. Para responder con datos de tu empresa, casi siempre quieres RAG, no fine-tuning.
¿Por qué mi chatbot alucina y cómo lo evito?
Un modelo sin fundamentar responde desde su memoria de entrenamiento, así que inventa precios y políticas. Lo fundamentas con recuperación (RAG) para que solo responda desde tu contenido real, cite la fuente y diga "no lo sé" cuando no hay contexto.