Las nuevas reglas
La metodología de este sitio se apoya en una idea central: Las nuevas reglas, un manual de supervivencia para desarrolladores en la era de la IA escrito por ingenieros en activo, no por consultores. Plantea la pregunta que hoy enfrenta toda organización técnica: cuando las máquinas escriben código, ¿qué hacen los humanos? Su respuesta es una disciplina de trabajo construida sobre un cambio de enfoque: pasar del dominio de frameworks y la acumulación de funcionalidades hacia la arquitectura de sistemas, la velocidad de entrega, el criterio técnico y los productos terminados.
Esta página es la contraparte práctica del manual. Las publicaciones reunidas aquí aplican esta misma disciplina a los proyectos que la junta directiva realmente financia. Abarcan diagnóstico, estrategia, validación y medición para organizaciones reguladas e intensivas en capital en América Latina, alineadas con los marcos de protección de datos de la región: LFPDPPP en México, Ley 25.326 en Argentina, Ley 1581 en Colombia, Ley 19.628 en Chile y Ley 29733 en Perú, junto con la preparación para LGPD. El libro está disponible en un sitio web propio.
Artículos recientes
Los artículos siguientes aplican esta misma disciplina operativa a los proyectos que la junta directiva financia en etapas de diagnóstico, validación y medición en producción. Cada publicación indica la industria de destino y la etapa de entrega que respalda, y conecta la teoría con la práctica.
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La capacidad y el control que un stack de IA privada entrega en operación
Cuando un stack de IA privada entra en operación, sus ganancias se reducen a dos propiedades que un evaluador puede inspeccionar: la capacidad, como cómputo propio delimitado por pisos y techos medidos y contrastado con precios de tokens por consumo; y el control, como gobernanza sobre los datos, los modelos, la configuración y los cambios. Ninguna depende del calendario de un proveedor. Ambas aparecen en la operación, con una cadencia regular, en evidencia que la propia organización genera.
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Lo que ganan las organizaciones cuando la IA opera dentro de su red
A la mayoría de las organizaciones les dicen que deben elegir entre el valor de la IA y la custodia de sus datos. Cuando la inferencia opera dentro de su red, sobre hardware de su propiedad, esa disyuntiva desaparece: categorías enteras de riesgo y de trabajo administrativo dejan de existir, y en su lugar empiezan a capitalizarse las ganancias en capacidad, auditabilidad e independencia.
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Dimensionamiento de una configuración GPU on-premises frente a la carga de trabajo real
Una configuración de GPU on-premises defendible surge de la intersección de tres presupuestos medidos: latencia, rendimiento y memoria de caché clave-valor. Se determina reproduciendo la carga de trabajo real de la organización, no a partir de una arquitectura de referencia del proveedor.
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Las métricas que hacen defendible una inversión en IA tras la puesta en producción
La puesta en producción marca el inicio de la rendición de cuentas operativa. Las métricas de desempeño verificables evaluadas por los comités de auditoría son las que sostienen el financiamiento a largo plazo para las inversiones corporativas en IA.
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Validación de IA en hardware real antes del compromiso de compra
Un modelo con excelente rendimiento en un entorno experimental suele fallar en producción. Validar el desempeño en hardware físico real frente a cargas de trabajo corporativas auténticas proporciona la única base defendible para la adquisición.
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Un mes con la beta de Hefty - informe de campo desde la fase de pulido
Hace un mes compartí lo que aprendí al llevar Hefty desde cero hasta una beta abierta con la IA como mi principal compañero de programación. Este es el informe de campo del mes posterior, y la pregunta ha cambiado: ya no se trata de si la IA puede ayudar a construir el producto, sino de si una sola persona puede sostenerlo en el tiempo.
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Lo que aprendí al lanzar la beta de Hefty con un compañero de programación con IA
La beta abierta de Hefty - un agente de IA local-first que controla su computadora, automatiza flujos de trabajo y gestiona archivos - ya está disponible. Lo construí desde cero con la IA como mi principal compañero de programación. Este desarrollo confirmó la tesis que planteé por primera vez en The New Rules: cuando la velocidad de implementación se acerca a cero, la velocidad del pensamiento lo es todo.
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La evaluación que asegura el mandato de la junta directiva para la hoja de ruta de IA
La mayoría de los programas de IA comienzan con ambiciones sin fundamento y se estancan en su primera revisión trimestral. Una evaluación rigurosa de madurez separa las iniciativas viables de los pilotos fallidos.
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