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Todo lo publicado.
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Por qué los sistemas de IA para el aprendizaje necesitan ir más allá de los documentos
RAG recupera fragmentos, pero no conserva por sí solo las relaciones pedagógicas. Qué debe modelar un sistema de IA para trabajar con conocimiento educativo.
Por qué un RAG conectado al LMS sigue alucinando
Por qué un RAG educativo puede citar fuentes y seguir equivocándose, y qué arquitectura permite distinguir contenido, estado, normas e identidad.
20 errores de arquitectura en Moodle y cómo detectarlos
20 errores de arquitectura en Moodle: cómo detectar problemas de datos, permisos, plugins, integraciones, tareas, almacenamiento y recuperación.
Memory Engineering: qué debe recordar, corregir y olvidar un agente
Cómo diseñar la escritura, recuperación, actualización y eliminación de la memoria de un agente sin convertir su historial en una fuente de errores.
Cómo saber si la IA está aumentando realmente la productividad
Cómo comparar el trabajo con y sin IA: tiempo completo, calidad, revisión, costes y efectos sobre quienes reciben y mantienen el resultado.
Repartir licencias de IA no transforma una empresa
Mi experiencia con agentes de codificación me ha enseñado que repartir licencias no basta: también importan la tarea, el contexto y el esfuerzo de revisión.
De las licencias a la capacidad: cómo abordar la adopción de IA en una organización
La adopción de IA comienza por el trabajo que la organización quiere mejorar y por las capacidades necesarias para sostener ese cambio.
Context Engineering en EdTech: gobernar lo que recibe la IA
Qué es Context Engineering y cómo combinar identidad, fuentes, permisos, RAG, MCP y memoria sin entregar a la IA más información de la necesaria.
Si un prompt puede provocar un fallo en producción, necesita ingeniería
La IA puede escribir más código por nosotros, pero también nos obliga a diseñar, versionar, probar, asegurar y mantener una nueva capa de software alrededor de los agentes.
Lo que he aprendido trabajando con agentes en desarrollo de software
Dieciséis meses con agentes aplicados al desarrollo de software en repositorios reales. Los errores que he cometido, lo que me ha funcionado y cómo trabajo ahora.
Prompt Engineering en producto: diseño, pruebas, versiones y producción
En un producto, el Prompt Engineering no termina cuando una instrucción produce una buena respuesta. Empieza al definir el comportamiento esperado y continúa con pruebas, versiones, observación y mantenimiento.
Cómo afecta el Reglamento de IA a vídeos, pódcast y simulaciones educativas
Vídeos, audios, pódcast, avatares y simulaciones educativas no se clasifican por su formato. Cinco preguntas permiten distinguir el marcado técnico, el aviso al alumno, una posible ultrafalsificación, los usos biométricos prohibidos y la evaluación de alto riesgo.