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Caso práctico: así construimos nuestro propio agente

Casi veinte herramientas de IA funcionando a la vez, y lo que aprendía una, la siguiente no lo había oído nunca. De ahí salió EYAS. Este post no es una lista de funciones: enseña las decisiones, las renuncias que dijimos en voz alta y la única medición que tiró por la ventana una solución que ya parecía terminada.

Avanzado Empresario Caso práctico EYAS Agentes y automatización

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Fine-tuning: ¿cuándo merece la pena de verdad?

Un modelo de 350 millones de parámetros con fine-tuning alcanzó un **77,6 %** de acierto en una tarea de llamada a herramientas, mientras que un modelo general de 175 mil millones de parámetros se quedó ahí mismo en el **26 %**. Quinientas veces menos parámetros, el triple de resultado. Esa es la promesa real del fine-tuning. Y mientras tanto un gran proveedor **está retirando su plataforma de fine-tuning**: ya no acepta usuarios nuevos y los existentes tienen hasta enero de 2027.

Avanzado Desarrollador Explicación Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

IA privada: mantener los datos dentro de la empresa

El acuerdo de zero data retention de un gran proveedor enumera punto por punto a qué endpoints se aplica — y a cuáles no. En la lista de los que no están la **subida de archivos** y el **vector store**: **justo las dos funciones con las que montarías RAG en esa plataforma.** Y en el otro lado está la suposición de que «local es seguro»: un rastreo de 293 días encontró **175.108 servidores de modelos locales accesibles públicamente** en 130 países.

Avanzado Empresario Guía práctica Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Quantization: cómo caben los modelos grandes

Según una medición unificada de 2026, la quantization de cuatro bits **reduce el tamaño del modelo un 71 %** y a cambio se lleva de media **0,43 puntos porcentuales** de precisión. Sale prácticamente gratis. Solo que **no para todo el mundo**: esa misma quantization de cuatro bits provocó también un desplome del **59 %** con entrada larga, y el deterioro es **hasta cinco veces mayor en idiomas distintos del inglés** — en una medición sobre 26 idiomas, con el húngaro entre ellos.

Avanzado Desarrollador Explicación Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Hardware para local LLM: VRAM, RAM y Apple Silicon

La regla general que todo el mundo repite dice que necesitas en memoria la mitad del número de parámetros. `[Cálculo propio]` Los pesos de cuatro bits de un modelo de ocho mil millones de parámetros ocupan de verdad 4,6 gigabytes — **pero el contexto de 128k tokens de ese mismo modelo ocupa 18 gigabytes**, cuatro veces el modelo. Quien solo mira el tamaño del modelo ha calculado una quinta parte de la memoria que necesita. Y hay una medición que le da la vuelta a todo: **un chip con la mitad de núcleos gráficos procesa el prompt un 83 % más rápido que otro más caro** — mientras genera una quinta parte más lento.

Avanzado Desarrollador Guía práctica Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

¿Cómo saber si tu sistema RAG responde bien?

En una campaña pública de evaluación se comparó un modelo juez con un evaluador humano. Su acuerdo, corregido por azar, salió **0,29**. En esa misma tarea, **dos personas se pusieron de acuerdo en −0,03**: peor que el azar. Así que no va de «la máquina es mala y la persona buena». La tarea misma está mal definida en los casos límite. Este artículo trata de lo que aun así se puede medir con fiabilidad.

Avanzado Empresario Guía práctica Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Hybrid search: por qué los vectores no bastan

En una medición académica de 24 mil preguntas, la búsqueda vectorial acertó un **19,2 %** en las preguntas del tipo «¿quién es hijo de [X]?» — el algoritmo de palabras clave de hace décadas, un **82,9 %**. Sesenta y tres puntos de diferencia. Esos mismos métodos, en otra serie de preguntas, quedan justo al revés. **Ninguno es mejor que el otro: tienen fallos distintos.** Solo que el hybrid search no es lo que más mejora — eso es el re-ranking.

Avanzado Desarrollador Guía práctica Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Chunking: preparar y dividir tus documentos

Según una medición, por el simple hecho de trocear el documento largo el retrieval sube de **28,2 a 45,7** — **17,5 puntos gratis**. Esa misma medición muestra también que **el chunk más grande es monótonamente peor**. Lo incómodo: las herramientas más extendidas vienen de fábrica con 800 y 1.024 tokens, o con 4.000 caracteres — y en una medición independiente el ajuste de 800 quedó **al fondo del pelotón**.

Avanzado Empresario Guía práctica Datos, RAG e IA propia

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

AGENTS.md: instrucciones de proyecto que el agente sí respeta

En un experimento pareado, el archivo de instrucciones de proyecto supuso **un 20 % menos de tokens y un 20 % menos de tiempo** en la misma tarea. Lo que nadie ha demostrado es que haga mejor el código. Y hay un techo: **con unas ochenta reglas simultáneas**, que se cumplan todas deja prácticamente de ocurrir.

Avanzado Desarrollador Guía práctica Programación y desarrollo

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

La factura de seguridad del código generado por IA

Desde el 11 de septiembre de 2026, quien comercializa software en la Unión Europea **tiene que notificar en 24 horas** cualquier vulnerabilidad explotada activamente. Mientras tanto, alrededor del **45 %** de las tareas de generación produce código con una vulnerabilidad conocida si no hay una instrucción de seguridad explícita. Esas dos cifras juntas son la factura.

Avanzado Desarrollador Explicación Programación y desarrollo

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Slopsquatting: cuando la IA inventa un paquete

El **43 %** de los nombres de paquete inventados sale igual en las diez ejecuciones de diez. Eso es lo que convierte la alucinación en superficie de ataque: el atacante no tiene que adivinar qué se va a inventar el modelo, le basta con preguntárselo una vez. Un ataque documentado y exitoso, en cambio, **no lo hubo** hasta mediados de 2026, y esa respuesta honesta pesa más que el alarmismo.

Avanzado Desarrollador Solución de problemas Programación y desarrollo

13 sept 2026

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

IA en el code review: qué bots valen la pena

En una medición independiente, la precisión de los agents de review es del **3,2–5,1 %**: acierta aproximadamente uno de cada veinte comentarios. En cambio, en un estudio del fabricante con revisión por pares, el **38,7 %** de los comentarios provocó un cambio de código y el tiempo de ciclo de los PR se acortó un **30,8 %**. Las dos cosas son ciertas. No están midiendo lo mismo, y de eso trata este post.

Avanzado Desarrollador Reseña de herramienta Programación y desarrollo

13 sept 2026

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