Zetarix
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Loops en vez de prompts
A mediados de junio la industria le puso nombre a la práctica que define esta etapa: loop engineering. Ya casi no se escriben instrucciones paso a paso; se diseña el bucle dentro del cual el agente trabaja, verifica y corrige solo. En noviembre habíamos publicado ese bucle como metáfora. Ocho meses después es literal.
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Lo que cuesta hoy una herramienta interna
Un visor interno que hace tres años no se justificaba pedir hoy se arma en una tarde. Cuando producir software se abarata así, la pregunta de qué vale (y qué se cobra) cambia de lugar. Notas sobre el software descartable y la trampa del mantenimiento.
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Sin verificación no hay autonomía
Los agentes sostienen sesiones de trabajo cada vez más largas sin intervención humana. El límite real ya no es cuánto pueden hacer solos: es cuánto de lo que hacen se puede comprobar sin mirarlo todo. Sobre criterios verificables, la regla que ordena nuestro trabajo con agentes.
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Un agente se suma al equipo
La industria le puso nombre este mes a una práctica que venía creciendo sin nombre: tratar a los agentes como integrantes del equipo, con roles definidos, memoria compartida y supervisión. El checklist para incorporarlos se parece al de siempre más de lo que uno esperaría.
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El cuello de botella se mudó
Las encuestas del trimestre confirman lo que ya se veía en el día a día: la mayoría del código nuevo pasa por una IA antes de llegar a un repositorio. Escribir dejó de marcar el ritmo del desarrollo; revisar tomó su lugar.
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Tres agentes, un mismo problema
GitHub presentó este mes un panel para correr varios agentes de código en paralelo sobre la misma tarea. Más allá del producto, la idea importa: pedir varias soluciones y comparar convierte una debilidad conocida de los modelos en un método de trabajo.
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El agente sale del editor
Los asistentes de código dejaron de vivir en una ventana de chat. Con protocolos como MCP se conectan al navegador, a la base de datos y al sistema de tickets. Qué habilita ese cambio, y qué cuidados exige.
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Del prompt al contexto: lo que nos dejó 2025
El año empezó con el prompt engineering como habilidad estrella y termina con otra conversación: ya no importa tanto cómo redactas el pedido, sino qué encuentra la máquina cuando llega a trabajar. Balance de fin de año desde el taller.
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La paradoja de la productividad en la era de la IA: ¿pagar más o cobrar menos?
La productividad que trae la inteligencia artificial reabre una pregunta que toda la industria del software enfrenta tarde o temprano: qué hacer con esa ganancia, y a quién beneficia. Una reflexión sobre el dilema, sin respuesta cerrada.
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La frustración de programar con IA
Una mirada franca a los errores, la sobreconfianza y las alucinaciones que aparecen al trabajar con asistentes de IA, con ideas concretas para sostener el proceso cuando la herramienta falla.