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El lenguaje natural, el pseudocódigo y el código no son herramientas competidoras. Son lenguajes diferentes para distintos niveles de precisión.

En la era de la programación asistida por IA, aprender a programar no se trata solo de escribir cada línea de código a mano. Se trata de saber cuándo una idea necesita volverse más precisa, cómo controlar esa traducción y cómo diferenciar entre decisiones tomadas por un humano y decisiones llenas por un sistema de IA.

BlackBoxApproach: Construir Aplicaciones Cuando AI Continúa Rompiendo Cosas

Investigación de prueba de concepto. github.com/amiune/theblackboxapproach

La IA es excelente para generar código. También es excelente para reescribir todo tu proyecto cuando le pides que ajuste un botón. BlackBoxApproach es nuestro experimento para corregir eso.

MokuML: Predicciones locales de ML sin pipeline

Investigación de prueba de concepto. github.com/amiune/MokuML

¿Qué pasaría si una pequeña empresa pudiera conectar Postgres, describir una predicción en lenguaje común, y obtener resultados en su Mac sin un equipo de ciencia de datos, pila de machine learning en la nube o suscripción de estilo Kumo?

Eso es lo que estamos explorando con MokuML. Piensa en algo ligero como Kumo.ai: conectar una base de datos, preguntar por predicciones, obtener respuestas. Pero todo corre localmente.

LLMs y la IA en 2025: experimentos, frustraciones y algunas grandes sorpresas

2025 ha sido un año de experimentación práctica para nosotros con LLMs y la IA aplicada. En lugar de simplemente observar el espacio desde las gradas, dedicamos el año a construir, probar, romper cosas y probar ideas que a veces funcionan y otras no.

La sensación general es mixta. Algunas partes de la tecnología son impresionantes y avanzan increíblemente rápido. Otras partes aún se sienten tempranas y frágiles. Aquí hay un resumen de lo que aprendimos y cómo está moldeando lo que queremos hacer a continuación.

LLMs: Un caso de uso real

TLDR: Trabajamos en la implementación de LLMs, Base de Datos Vectorial y RAG para elMejorTrato.com. Concluimos que:

• Trabajar con el idioma español tiene sus engaños
• La API ChatGPT es demasiado costosa
• LangChain y los agentes a veces son un exceso
• Con SentenceBert y una Base de Datos Vectorial, se pueden lograr maravillas
• Los LLMs cuantizados de código abierto dan muy buenos resultados

Cómo aprender IA desde cero?

Para aprender Inteligencia Artificial desde cero, FreeCodingTour ofrece tres cursos que deben ser tomados en el siguiente orden:

1. Programación
2. Ciencia de Datos
3. Inteligencia Artificial