Tareas diarias de un problem engineer
Job Rietbergen (Kilo) explica por qué una política de IA única siempre termina costando algo a alguna parte de la empresa, y cómo separar la gobernanza centralizada de la elección de modelo por sub-organización.
Devrim Ozcay cuenta cómo un deadlock entre dos transacciones perfectamente correctas —cada una revisada y aprobada por separado— tumbó el checkout justo antes de una campaña promocional, y por qué ninguna revisión de código individual lo habría detectado.
Sierra armó un equipo de seis personas para llevar IA a toda la compañía. Esto es lo que construyeron y lo que aprendieron: por qué un agente por rol falló, y por qué el contexto de negocio, no la inteligencia del modelo, es el verdadero cuello de botella.
Steve Light, AI engineer independiente, comparte nueve lecciones de un año llevando sistemas de IA reales a producción: manejo de costos, prompts como código, cuándo NO usar multiagentes, y por qué la brecha entre prototipo y producción es real.
El equipo de infraestructura de Meituan cuenta cómo construyeron un sistema que reproduce tráfico real de producción en un entorno sandbox para evaluar la capacidad de sus clústeres de bases de datos y prevenir riesgos de cambios.
Los emprendedores visionarios ya no crecen contratando más gente, sino multiplicando su capacidad con inteligencia artificial. Cinco áreas donde la IA actúa como catalizador de productividad.
Un mito frena a muchos emprendedores: creer que solo las herramientas premium dan resultados profesionales. Así se arma un stack de IA potente con menos de $100 mensuales.
James Beswick (Stripe) explica por qué sincronizar datos de producto entre tu base de datos interna y un procesador de pagos externo pasa de ser trivial a ser un problema arquitectónico serio cuando el catálogo crece a millones de productos.
Los POEs transforman el caos operativo de una PyME en una orquesta bien coordinada: qué son, por qué importan y cómo empezar a documentarlos paso a paso.
Diez lecciones prácticas de GoDaddy sobre cómo llevar LLM a producción: prompts orientados a tareas, barandillas de seguridad, gestión de memoria, RAG y por qué probar es la parte más difícil.
Un estudio de Anthropic sobre cómo las personas usan Claude para apoyo emocional, consejos y compañía: qué tan comunes son estas conversaciones y cómo evoluciona el tono emocional a lo largo de ellas.
Un estudio publicado en Nature encontró que lectores no expertos identifican poemas de IA por debajo del nivel del azar, y suelen calificarlos mejor en ritmo y belleza que los poemas humanos reales.
Una selección curada de herramientas de inteligencia artificial para chatbots, escritura, diseño, video, audio, programación y productividad, organizadas por categoría.
Dan Shipper (Every.to) comparte su método concreto para usar IA en la escritura: capturar pensamientos, organizar ideas, imitar una voz, resumir conceptos complejos y superar bloqueos creativos.
Gui Lai, del equipo de la plataforma de I+D de Meituan, cuenta cómo construyeron un sistema que analiza cada cambio de código, mapea su cadena de impacto y genera un informe de riesgo automático antes de que llegue a producción.
El equipo de plataforma de datos de ByteDance cuenta cómo pasaron de una gobernanza de datos centralizada, lenta y de alto impacto en el negocio, a un modelo de 'autogobierno distribuido' por unidad de negocio.
Dylan Do Amaral (Univalence) explica qué es el process mining y cómo transformar los registros de eventos de un sistema en un modelo visual del proceso real de la empresa, no el proceso 'en el papel'.