Guías de uso
Cómo evaluar si un modelo de IA vale la pena (checklist anti-hype)
Ni el más caro ni el primero del ranking se compran solos. Aquí está el método para medirlos con tus datos, tu presupuesto y tus modos de fallo antes de escalar.
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Guías de uso
Cómo usar la herramienta de verdad, paso a paso y sin atajos.
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Claude Code en auto mode: cómo usarlo sin que te borre la rama equivocada
El modo automático ya es el default en Pro, Max y Team. Bloquea más que un humano cansado, pero el sesgo aditivo del agente dice otra cosa: sin control progresivo, el piloto automático te deja sin freno justo cuando más lo necesitas.
Guías de uso
TOON vs JSON para LLMs: cuándo comprimir tokens y cuándo te estás haciendo trampas
TOON ahorra tokens de verdad en tablas uniformes. En el resto de casos es teatro. Aquí va la tabla de decisión, el benchmark real y la arquitectura que no te deja en la estacada.
Guías de uso
SEO para medios en la era de los asistentes: lo que Google ya no mide y los LLMs sí
Google te mira el clic. ChatGPT, Perplexity y Claude te miran si eres citable. Aquí va la capa on-page, la medición con logs y los errores que te dejan invisible.
Guías de uso
Harness de memoria comprimida para agentes: sin vagancia ni alucinaciones de historial
Comprimir el historial no es un truco de tokens. Si lo montas mal, el modelo decide que ya lo sabe todo y deja de usar herramientas. OpenAI lo descubrió a las malas en sus propios experimentos, y los resultados son lo suficientemente llamativos como para entenderlos antes de tocar una sola línea de código. Aquí va cómo diseñar el harness sin convertir al agente en un pringao confiado.
Guías de uso
Fallo de indexación en Claude: cómo evitar que Google publique tus secretos
Miles de chats compartidos de Claude acabaron en Google y Bing. Aquí va el paso a paso para revocar enlaces, revisar secretos en artefactos y no repetir el mismo fallo con la siguiente herramienta.
Guías de uso
Chunking para RAG: corta por estructura o corrompe en silencio
El troceo por caracteres no es un detalle técnico: es cómo conviertes un documento bueno en basura que el modelo se traga creyendo que está completa. Aquí va el criterio, el código y cómo evaluar sin hacerte trampas.
Guías de uso
Cómo orquestar agentes de IA sin que se pisen el contexto ni te fundan en tokens
Multi-agente no es poner tres LLMs a hablar. Es separar roles, limpiar la sesión en cada handoff y meter un presupuesto duro antes de que la factura te dé un susto.
Guías de uso
Cómo montar un router de modelos por tier con presupuesto duro y proveedor intercambiable
Deja de pegar el ID del modelo en cada agente. Un chokepoint de config, coste por trabajo terminado y un cap que aborta o degrada según toque.
Guías de uso
Tus agentes se pisan el contexto: memoria determinista en la capa de datos
Meter el historial en el prompt del redactor no es memoria de sistema. Si clasificador y fetch solo ven la frase actual, el follow-up muere aunque el LLM “recuerde”.
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Cómo cumplir la Ley de IA de la UE siendo startup (sin volverte loco ni quemar el runway)
El 2 de agosto de 2026 no es un rumor de LinkedIn: si tu producto toca empleo, crédito o decisiones de alto impacto, el Reglamento de IA te mira de frente. Aquí va el mapa operativo con lo que ya aplica, lo que se acerca y lo que el Ómnibus todavía no ha arreglado.
Guías de uso
Cómo montar un pipeline de evaluación de LLMs con datos propios (y dejar de fiarte de los benchmarks)
Los rankings oficiales no te dicen si un modelo aguanta tu negocio. Aquí el método que usamos en Domina IA para medirlo de verdad: tareas reales, tests ocultos y euros de daño, no leaderboards.