Artículos, guías y reflexiones sobre tecnología, desarrollo y el futuro digital.
La inteligencia artificial está redefiniendo el desarrollo de software. Este artículo explora el impacto real de la IA en la productividad del código, desde la generación y refactorización hasta el testing y la arquitectura, presentando casos y datos concretos para profesionales y líderes técnicos.
La observabilidad es vital, pero sus costos pueden escalar rápidamente. Este artículo explora cómo los profesionales de software y los tomadores de decisión técnicos pueden aplicar estrategias concretas de FinOps y herramientas como OpenTelemetry para reducir el ruido en sus logs y métricas, obteniendo mayor valor y controlando el gasto.
Descubre cómo las arquitecturas multiregión son la clave para lograr una resiliencia sin precedentes, eliminando caídas y asegurando la continuidad del negocio en un mundo cada vez más conectado. Una guía esencial para profesionales y decisores técnicos.
Exploramos qué es el drift en Infraestructura como Código (IaC), por qué es un riesgo silencioso para la estabilidad y seguridad de tu nube, y las estrategias esenciales para detectarlo, prevenirlo y remediarlo, asegurando una infraestructura predecible y consistente.
Descubre cómo las bases de datos vectoriales están revolucionando la interacción con la IA generativa, permitiéndole entender contexto, acceder a información actualizada y ofrecer respuestas precisas y personalizadas más allá de sus límites de entrenamiento.
La promesa de la autonomía de los agentes de IA en el desarrollo de software es inmensa, pero ¿estamos listos para confiarles tareas críticas? Este artículo explora las capacidades actuales, los riesgos inherentes y las estrategias esenciales para una integración segura y responsable, ofreciendo una perspectiva equilibrada para profesionales y tomadores de decisión técnicos.
En el dinámico mundo de la IA, desplegar un modelo es solo el principio. La verdadera prueba llega en producción, donde la observabilidad se vuelve indispensable. Este artículo explora cómo ir más allá del monitoreo básico para asegurar que tus modelos no solo "parezcan" funcionar, sino que realmente generen valor y se comporten como se espera, abordando desafíos como la deriva de datos, el sesgo y la explicabilidad.
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