Blog e ideas prácticas¶
Aquí publico notas de implementación, lecciones de arquitectura y heurísticas de entrega extraídas de construir sistemas de IA que tienen que funcionar fuera del entorno de demo.
El foco es práctico: cómo hacer workflows de Agentic AI más fiables, cómo mejorar la calidad de la búsqueda híbrida y cómo poner en producción APIs de IA que un equipo interno pueda operar.
Qué vas a encontrar aquí¶
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Diseño de workflows de Agentic AI
Patrones de orquestación determinista, límites de uso de herramientas, revisión humana y contención de fallos.
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RAG y búsqueda híbrida
Decisiones prácticas sobre ranking, fusión, evaluación y por qué muchos sistemas RAG rinden por debajo de lo esperado en producción.
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Entrega de IA en producción
Contratos API, diseño de servicios con FastAPI, límites de despliegue, observabilidad y qué cambia cuando llegan usuarios reales.
Posts destacados¶
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Automatización de email con IA: del caos a la acción
La versión pública, vía webinar, de un sistema de automatización de email en producción construido con PydanticAI, RAG y FastAPI.
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Playbook de producción para workflows agentic AI
Una checklist práctica para decidir qué debe seguir siendo determinista, qué puede delegarse al modelo y cómo mantener el sistema testeable.
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Playbook de retrieval para RAG híbrido
Por qué la búsqueda híbrida suele funcionar mejor que la búsqueda vectorial pura y cómo estructurar el sistema para evolucionar el ranking con seguridad.
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Cómo poner en producción APIs de IA con FastAPI
Límites de servicio, contratos streaming, procesamiento en background y detalles operativos que importan cuando el tráfico ya es real.
¿Quieres aplicar estas ideas a un sistema real en vez de dejarlas en un hilo de blog?¶
Si tu equipo ya está experimentando con IA pero necesita decisiones de arquitectura más sólidas, ese es exactamente el gap que ayudo a cerrar.