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Artículos sobre inteligencia artificial en producción, escritos por el equipo que construye estos sistemas. Sin teoría vacía — experiencia real de implementar IA en empresas.
La mayoría de los agentes IA que se demuestran en conferencias no sobreviven el contacto con datos reales. Compartimos qué patrones funcionan en producción después de construir agentes para compliance, coaching, CRM y BI — y qué errores evitar.
RAG y fine-tuning resuelven problemas distintos, pero el mercado los confunde constantemente. Explicamos con ejemplos reales de nuestros proyectos cuándo cada enfoque tiene sentido — y cuándo ninguno es la respuesta correcta.
En nodo. la primera entrega es un PoC funcional en 24 horas — no un documento, no un mockup. Explicamos el proceso, las decisiones de arquitectura y los trade-offs que hacen posible validar una idea de IA en un día.
Las consultoras tradicionales venden la idea de IA. Las software factories la construyen. Explicamos por qué esta distinción es crítica cuando el objetivo no es un roadmap sino un sistema funcionando.
Construimos dos plataformas de compliance con IA: screening contra 7 listas de sanciones internacionales y screening penal con 2.7M de causas. Compartimos la arquitectura, los desafíos de matching fuzzy y las lecciones de producción.
Framework práctico para evaluar y seleccionar LLMs en contexto enterprise. Benchmarks que importan, costos ocultos, y criterios de decisión reales más allá del hype.
Cómo monitorear sistemas de IA en producción: métricas que importan, alertas, detección de drift, y herramientas. Experiencia real operando agentes y pipelines RAG.
Desglose real de costos de operar IA en producción — tokens, infraestructura, embeddings, almacenamiento vectorial, y el costo oculto de la latencia. Con ejemplos de proyectos reales.
Prompt engineering no es escribir buenos prompts — es diseñar sistemas de prompts que escalen, sean mantenibles y produzcan resultados consistentes en producción.
Framework de decisión para elegir entre IA on-premise y cloud. Compliance, latencia, costos y control — con escenarios reales de empresas en Chile y LATAM.
Cómo automatizar due diligence con IA — screening de personas, empresas y transacciones contra bases regulatorias. Caso real de reducción de 3 semanas a 4 horas.
Automatización de KYC (Know Your Customer) y KYB (Know Your Business) con IA. OCR, verificación biométrica, análisis de documentos y detección de fraude.
Cómo la IA reduce falsos positivos en screening de Personas Expuestas Políticamente. Matching difuso, desambiguación de nombres, y monitoreo continuo.
Estado actual de la regulación de IA en Chile, Colombia, Brasil, México y Argentina. Qué exige cada país, qué viene, y cómo prepararte sin frenar la innovación.
Guía práctica para construir un SaaS B2B en 2026 — stack tecnológico, equipo mínimo, costos por fase, y las decisiones que definen si llegas a producción o te quedas en el camino.
El MVP está muerto en B2B. El MLP (Minimum Lovable Product) no es un MVP bonito — es un producto que resuelve el problema completo para un segmento estrecho. Framework de decisión.
Multi-tenancy no es solo una base de datos compartida. Patrones de aislamiento, estrategias de schema, seguridad por tenant, y cómo elegir el modelo correcto para tu SaaS.
Framework para medir el ROI real de iniciativas de IA en empresas. Métricas que importan, trampas comunes, y cómo construir un business case que sobreviva al CFO.
Construir tu solución de IA vs comprar un producto existente. Framework práctico con criterios de decisión, costos ocultos, y los escenarios donde cada opción gana.
La mayoría de las empresas en LATAM usan IA sin governance. Framework práctico: políticas de uso, comité de IA, gestión de riesgos, auditoría y cumplimiento regulatorio.