Rutas de aprendizaje

Aprende IA conectando conceptos con decisiones reales.

Guías técnicas, patrones y lecturas para pasar de la explicación a una implementación verificable.

Guías prácticas

Recorridos completos para resolver una decisión concreta.

IA LOCAL

Cómo elegir un modelo local

Memoria, cuantización, contexto y velocidad sin comprar a ciegas.

Guía completa EVALUACIÓN

Cómo leer un benchmark

Dataset, métrica, condiciones y límites antes de comparar resultados.

Método DECISIÓN

Cómo comparar modelos

Una tabla común para capacidades, precios y trazabilidad.

Comparador

APIs y desarrollo

Decisiones que aparecen al llevar un prototipo a producción.

CONTRATO

Salidas estructuradas

Esquemas, validación y recuperación ante respuestas inválidas.

Integración CONTEXTO

Ventana y recuperación

Qué enviar al modelo, qué recuperar y qué conservar fuera.

Arquitectura OPERACIÓN

Presupuesto y observabilidad

Coste por tarea, latencia, fallos y calidad de extremo a extremo.

Producción

Patrones de agentes

Más autonomía exige mejores límites y observabilidad.

PLAN

Planificar y ejecutar

Separa intención, selección de herramienta y comprobación.

Control MEMORIA

Estado de la tarea

Conserva solo la información necesaria y define su caducidad.

Contexto REVISIÓN

Humanos en el circuito

Detén acciones sensibles antes de producir efectos externos.

Supervisión

Investigación explicada

Lecturas técnicas sin convertir un resultado aislado en una conclusión universal.

CONTEXTO

Más tokens no siempre aportan más señal

Atención, recuperación y degradación en tareas extensas.

Evaluación AGENTES

Medir procesos además de resultados

Trazas, decisiones intermedias y recuperación ante fallos.

Evals LOCAL

La inferencia se mueve al dispositivo

Modelos pequeños, multimodalidad y restricciones reales.

Despliegue