Agentes en 2026; del piloto al proceso
Si 2025 fue el año de los pilotos de agentes, 2026 está siendo el de ponerlos a cargo de procesos completos, con huma...
Hackathon de clientes 2026, crónica y aprendizajes
En abril juntamos a nuestros clientes en el primer Hackathon NXP Lab: dos días para prototipar ideas de IA sobre sus ...
Guardrails; lo que un asistente no debe decir
Poner un modelo generativo frente a clientes exige límites explícitos. Los nuestros se agrupan en tres capas, y las t...
Tus datos no están listos para IA (y está bien)
La frase más común en nuestros diagnósticos: "nuestros datos son un desastre". La respuesta corta: los de casi todos....
Caso: el copiloto que respondió las preguntas del lunes
Un despacho de servicios profesionales tenía un cuello curioso: cada lunes, el equipo senior perdía la mañana contest...
MCP y la fontanería de los agentes
La parte difícil de un agente no es el modelo, es conectarlo con seguridad a los sistemas donde pasan las cosas: el E...
Regulación de IA en América Latina, un mapa rápido
La conversación regulatoria en la región se aceleró. Brasil avanza con su marco general, México discute lineamientos ...
Caso: facturas que se capturan solas
El área de cuentas por pagar de un cliente procesaba 1,200 facturas al mes a mano: descargar el PDF, capturar datos e...
Modelos abiertos en la empresa mexicana, temporada 2026
El panorama de modelos abiertos maduró rápido: hoy hay opciones que corren en infraestructura propia con calidad sufi...
Evaluar un RAG antes de soltarlo a producción
"Se siente bien" no es una métrica. Antes de poner un asistente frente a usuarios reales, armamos una batería de eval...
Caso: un chatbot RAG que sí sabe de qué habla
Una distribuidora con 200 empleados nos buscó con un problema conocido: su equipo de soporte contestaba las mismas 40...