Así se construye la IA que funciona.
Laboratorios interactivos que abren la caja: del Transformer a los agentes en producción, con los datos, los controles y las decisiones de arquitectura que separan un piloto de un sistema auditable.
Cada laboratorio se abre en una pestaña nueva como una herramienta de fondo claro.
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13 laboratorios
Attention Lab: el Transformer paso a paso
Sigue una sola frase en 16 pasos, de texto crudo a traducción: tokens, embeddings, posición, atención, encoder, decoder y la distribución del siguiente token con temperatura, top-k y top-p.
- Atención
- Muestreo
- Encoder-decoder
Memoria de LLM y respuesta dual
Separa el razonamiento interno de la respuesta al cliente, amplía la memoria más allá de la ventana de contexto con una base vectorial, mide la saturación del contexto y compara fine-tuning contra RAG.
- Ventana de contexto
- Memoria vectorial
- Fine-tuning vs. RAG
Simulador RAG y GraphRAG
RAG paso a paso y su estado del arte: GraphRAG y sus variantes (DRIFT, LazyGraphRAG, LightRAG, HippoRAG 2), RAG avanzado, búsqueda híbrida BM25 + vectores con fusión RRF, y un harness de herramientas con MCP, A2A y Agent Skills.
- GraphRAG
- Búsqueda híbrida
- Harness
Datos estructurados y LLMs
Por qué las tablas no se vectorizan: Text-to-SQL contra capa semántica, enrutamiento de esquemas con RAG de metadatos, salidas con JSON Schema en las APIs actuales y guardarraíles que bloquean SQL peligroso.
- Text-to-SQL
- Capa semántica
- Salidas estructuradas
The Agentic Stack: protocolos agénticos
Guía visual de los protocolos agénticos —MCP, A2A, A2UI, AG-UI, AP2, x402 y ACP— y de Agent Skills, con datos de adopción, cómo construir una skill, biblioteca de lecturas y un caso de estudio.
- MCP
- A2A
- Skills
Arquitecturas de referencia
Cómo se arman las herramientas de vibe coding y las plataformas agénticas: capas del stack, agent loop, MCP, orquestación y un caso de estudio, con la alternativa open source y la licencia real de cada producto.
- Agent loop
- Orquestación
- Open vs. cerrado
Última milla: del piloto a producción
Por qué se estancan los pilotos y qué dice la evidencia, el presupuesto de latencia de un agente de voz en tiempo real, gestión del cambio, monitoreo y un despliegue paso a paso hasta estado estable.
- Agente de voz
- Gestión del cambio
- Rollout
LLMOps y AIOps
El ciclo de vida de un modelo en producción: registro de prompts y CI/CD, trazas con OpenTelemetry, drift y evals, guardarraíles, auto-remediación de incidentes y auto-mejora recursiva, con código en varios lenguajes.
- Observabilidad
- Evals
- Auto-remediación
Gobierno de agentes
Siete pestañas para hacer defendible un agente: mapa de control, regulación con la línea de tiempo del AI Act y el Digital Omnibus, pruebas A/B, guardarraíles y autonomía, sandbox, un simulador con cadena de auditoría SHA-256 y evidencia lista para auditoría.
- AI Act
- Guardarraíles
- Auditoría
Seguridad de agentes
Panorama de riesgos y marcos de referencia, ataques contra un agente, capas de defensa, límites de su percepción y un incidente recorrido desde la primera alerta hasta el registro de auditoría firmado.
- Inyección de prompts
- Defensa en capas
- Respuesta a incidentes
Estudio de ética y proyecto
La prueba de «¿se puede?» contra «¿se debe?», dilemas reales, regulación, un laboratorio de equidad, fichas de modelo y de agente, el Blueprint del proyecto y un chequeo de preparación antes de desplegar.
- IA responsable
- Equidad
- Blueprint
People Analytics de punta a punta
Un solo hilo sobre un dataset de 1,470 empleados: el sistema transaccional, ETL por capas, tablero de KPIs, modelos predictivos y causales, y un mapa de casos de uso.
- ETL
- Tablero
- Modelos causales
SEO vs. GEO: visibilidad en la búsqueda con IA
Cómo AI Overviews y AI Mode, ChatGPT search y Perplexity eligen y citan fuentes, qué controla de verdad robots.txt, qué no hace llms.txt y un playbook medible con datos 2025–2026 citados.
- AI Overviews
- Citas
- robots.txt
Cada laboratorio es una aplicación independiente dentro de este sitio. Las cifras de mercado dentro de los laboratorios citan su fuente y fecha. Los ejemplos de empresas y productos marcados como ficticios son ilustrativos.