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Noticias sobre

Inteligencia Artificial

Ilustración de un desarrollador trabajando junto a agentes de IA en un entorno futurista de código
La demanda de código es infinita: por qué la ingeniería de software no va a morir

Todo el mundo pregunta si la ingeniería de software ha muerto. La historia y la lógica económica dicen exactamente lo contrario: la demanda de código es infinita y la IA solo la está acelerando.

Ilustración de una arquitectura Mixture-of-Experts con rutas de activación selectiva entre redes de expertos
Más grande ya no escala: activar solo lo necesario

Step 3.5 Flash demuestra que la capacidad frontera y la eficiencia computacional no están reñidas. Con 196B parámetros pero solo 11B activos por inferencia, la arquitectura Mixture-of-Experts redefine qué es posible desplegar fuera de las grandes APIs.

Ilustración conceptual de un cerebro humano siendo reemplazado gradualmente por circuitos de IA
La gran atrofia cognitiva: ¿La IA te hace estúpido?

La IA generativa no solo automatiza tareas: está externalizando el acto de razonar. La ciencia del "úsalo o piérdelo" aplicada a tu cerebro en la era de ChatGPT.

Ilustración conceptual sobre la brecha entre velocidad de implementación y comprensión humana en la era de la IA
Implementar ya no cuesta: entender sí

La IA ha acelerado la implementación de software, pero el verdadero cuello de botella siempre fue la comprensión humana. Tres modelos mentales para no ahogarte en complejidad autoinfligida.

Diagrama conceptual de GLM-5 mostrando la transición del vibe coding a la ingeniería agentiva
GLM-5: del vibe coding a la ingeniería agentiva

GLM-5 marca la transición del "vibe coding" a la ingeniería agentiva real, combinando atención dinámica dispersa, aprendizaje por refuerzo asíncrono y evaluación basada en ejecución real para resolver tareas de software de principio a fin.

Diagrama comparando compilación tradicional con generación directa de binarios por IA
"Prompt a Binario" no es progreso: por qué saltarse el código rompe el software moderno

Un repaso a la crítica sobre la idea de generar ejecutables directamente con IA: por qué los compiladores existen, qué se pierde sin código fuente y dónde sí encajan los modelos de lenguaje.

Representación visual del límite de contexto en modelos de lenguaje
El mito del contexto infinito: por qué el problema no son solo los tokens

El límite de contexto en los LLM no es solo cuestión de tokens. Es un problema de estado activo, entropía y complejidad estructural que afecta tanto a máquinas como a humanos.

Comparativa de modelos de IA para programación
Mejor LLM para vibeCoding: comparativa real de velocidad y enfoque

Comparativa práctica de los principales modelos de IA para programar en 2026: Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5, Haiku 4.5, Grok Fast y ChatGPT 5 Mini, probados con la misma tarea real de refactoring.

AI modelo lenguaje
¿Contratarías a un mayordomo hipnotizable? Riesgos reales de los agentes de IA

Un agente con acceso a tu correo, archivos y herramientas no es un buscador: es un "empleado" con llaves. El mayor riesgo no es que se equivoque, sino que sea demasiado obediente ante instrucciones externas (inyección), y por eso hacen falta roles, límites y aprobación humana.

Ilustración conceptual de Context Engineering con capas de información rodeando un modelo de lenguaje
Context Engineering: La Arquitectura de la IA Confiable

El Context Engineering se posiciona como la evolución natural del Prompt Engineering, pasando de diseñar instrucciones individuales a arquitectar todo el entorno de información que rodea a un modelo de lenguaje.