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Tu agente pasó 100 tests en el PoC y hoy alguien se queja. ¿Falla? ¿Está caro? ¿Se ha degradado? Sin evals continuos, no tienes IA en producción — tienes IA esperando romperse.

Agentes de IA que viven dentro de Sylius y operan sobre catálogo, checkout y pricing. Arquitectura completa, cuatro casos en producción y las métricas que se mueven.

Vectorizar tus documentos no es el problema. Lo es que el agente tome la decisión correcta con ese contexto. Los 7 fallos que aparecen cuando tu RAG sale del notebook.

Los tests deterministas siguen siendo el suelo; los evals continuos son una capa nueva encima. Cómo conviven, qué cubre cada uno, y cómo lo integramos en CI para que un equipo TDD-clásico adopte la disciplina sin perder lo ganado.

La inteligencia del modelo dejó de ser el bottleneck — la memoria sí lo es. Cómo se construye un agente que aprende, no olvida y deja de pagar el coste de redescubrir cada día.

Cuando varios agentes IA colaboran en un sistema, los conceptos clásicos de DDD ofrecen el marco para diseñarlo con criterio: cada agente como contexto, los aggregates como dueños de estado, la traducción explícita entre dominios.

Cambias de Claude a GPT y todo deja de funcionar igual. No es el modelo. Es que tu contexto estaba mal diseñado. Por qué la ingeniería de contexto es el moat real de los proyectos de IA serios.

La IA generativa amplifica la calidad arquitectónica subyacente. Sobre un sistema bien diseñado, multiplica capacidades; sobre un sistema mal diseñado, multiplica fallos. Cinco motivos concretos y datos de proyectos en producción.

Un Digital Worker no es ChatGPT con acceso a tu Slack. Es un agente con rol acotado, tools asignadas, umbrales de decisión y métricas medibles. La anatomía completa, parte por parte.

Cada plataforma resuelve un problema distinto y la decisión condiciona tres años de roadmap. Comparativa práctica que entregamos a CTOs y Heads of Digital antes de firmar el stack.

El patrón hexagonal mapea con precisión sobre un agente IA: dominio limpio, puertos como tools, adapters como integraciones reales. Arquitectura y caso de producción con código.

Antes de USB, cada periférico necesitaba su cable. Antes de MCP, cada agente IA necesitaba su integración custom. Cómo MCP cambia el coste de conectar IA a tus sistemas — si lo construyes bien.

Tu HubSpot tiene los datos pero no los explota. 10 casos de uso de IA que convierten tu CRM en una herramienta proactiva — empaquetados en tres niveles de madurez y con métricas reales.

Tu agente IA tiene acceso al CRM. La respuesta correcta no es confiar en el modelo, es no haberle dado la posibilidad. Tres capas de guardrails que separan un agente seguro de uno suelto.

Tu chatbot de WhatsApp recita un guion. Cuando el cliente sale, lo pierdes. Un agente conversa, consulta tu CRM y ejecuta la acción. Esa es la diferencia entre perder leads y cerrarlos.

El 80% de los proyectos de IA no llegan a producción. Casi nunca falla la tecnología — falla el caso de uso. La matriz, los antipatrones y el método para elegir el primero con criterio.

Microservicios es el default mental de muchos CTOs en 2026, y el monolito modular sigue siendo la respuesta correcta más veces de lo que se reconoce. Cinco dimensiones y tres casos reales para decidir con criterio.

Descubre cuándo conviene el software a medida frente a soluciones estándar, el proceso de desarrollo, costes y errores comunes. Guía para CTOs.

Descubre qué es la IA agéntica, en qué se diferencia de la IA generativa, casos de uso reales en empresas y cómo implementarla con garantías.

Comparativa detallada entre React Native y Flutter en 2026. Rendimiento, ecosistema, curva de aprendizaje y casos de uso para elegir el mejor framework.