Capital de Tokens
Ideas, análisis y artículos independientes del canal y de los episodios.
RSS del blogChat Jimmy demuestra una idea radical para la inferencia de IA: especializar el silicio alrededor de un modelo. Así funciona Taalas HC1, por qué alcanza velocidades extremas y qué significa para agentes y sistemas de IA.
Qué es la ingeniería de confiabilidad, cómo se relaciona con SRE y por qué disponibilidad, observabilidad, resiliencia, retries, checkpoints e idempotencia son esenciales en sistemas modernos y pipelines de IA.
La IA está cambiando el trabajo del CTO: de escalar equipos y gestionar la producción de código a diseñar sistemas de ingeniería donde humanos y agentes colaboran bajo evaluación, gobernanza y verificación continua.
Cómo Strategy, Adapter, Dependency Injection, Circuit Breaker, Factory y Facade se combinan con timeout, retries, backoff, jitter, fallback y métricas para construir clientes de IA más robustos.
OpenAI añade Computer History a ChatGPT para macOS. Qué registra, qué no, por qué cambia la relación entre el asistente y el escritorio y cómo encaja en la evolución hacia agentes persistentes capaces de continuar trabajo real.
Google mueve A2A al paraguas especializado de la Agentic AI Foundation. Qué cambia, cómo encaja con MCP y por qué la interoperabilidad entre agentes puede convertirse en infraestructura básica de la IA agentic.
OpenAI está convirtiendo Codex en algo más amplio que un asistente de programación: un harness reutilizable para construir agentes dentro de dashboards, IDEs, sistemas internos y productos especializados.
Más marketing, más features y más capital pueden empeorar una startup si el diagnóstico es incorrecto. Cómo distinguir problemas de estrategia de problemas de ejecución antes de escalar.
Tokens, infraestructura, agentes, reintentos y gobierno: una guía para entender qué cuesta realmente operar IA a escala y por qué conviene medir el costo por tarea exitosa.
El auge de Replit y los agentes de código no elimina la ingeniería de software: cambia el trabajo humano desde escribir líneas hacia especificar, verificar y dirigir sistemas que programan.
La nube no es infinita: almacenamiento distribuido, erasure coding, capas hot/cold, compresión, cachés y economías de escala explican cómo las grandes plataformas conservan enormes volúmenes de datos durante años.
Dos ideas convierten un agente de IA en infraestructura: desacoplarlo de la computadora donde ejecuta trabajo y capturar sus trayectorias como datos para evaluación y entrenamiento.
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