Sobre software a la medida, datos e IA aplicada a los negocios — sin hype, sin rodeos. La misma forma honesta con la que trabajamos.
Todo proyecto de software empieza con entusiasmo. Lo que separa a quien entrega de quien decepciona casi nunca es el precio de la propuesta — son seis preguntas que puedes hacer antes de firmar.
Pegar datos de clientes en un chatbot público es una filtración que nadie ve. La respuesta no es prohibir la IA — es cambiar dónde se ejecuta.
El modelo por asiento te cobra más justo cuando haces lo correcto: poner a más gente a mirar los datos. Un impuesto sobre tu cultura de datos.
El hype vende agentes autónomos. La IA que entrega resultados tiene un humano al mando: hace el trabajo, pero alguien aprueba entre fases.
La cuenta en tokens que casi nadie hace. Por qué estimar no basta — y qué cambia cuando mides (con números reales).
El dilema del sistema legado es falso. Cómo decidir — y por qué reemplazarlo por partes, con el sistema funcionando, casi siempre gana.
Y casi nunca es culpa de los devs. Las seis causas reales del atraso — todas decisiones de método tomadas antes de la primera línea de código — y el antídoto de cada una.
Toda empresa dice que tiene IA; casi ninguna tiene IA funcionando. Seis señales de que te vendieron teatro — y la pregunta que desenmascara cada una. Una guía del comprador, sin hype.
El precio de la propuesta es la menor parte de la cuenta. Los cinco costos ocultos — mantenimiento, lock-in, retrabajo — que deciden el costo total de tu software. Y por qué lo "caro" de hacerlo bien casi siempre es lo verdaderamente barato.
¿Un consejo extraño viniendo de quien vende IA? El mercado empuja LLM para todo, pero mucha automatización buena es una regla determinística: barata, predecible, auditable. La prueba de lo más simple que resuelve — y las 5 preguntas antes de contratar un LLM.
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