#formacion-ia

Un prompt vago en Cursor produce un cambio que "funciona" pero no encaja. Esto es lo que incluyo siempre para que no tenga que adivinar nada importante.

Automatizar no es lo mismo que dejar de mirar. Estos son los puntos de control que mantengo en cualquier tarea que delego a un sistema automático.

Un embedding es solo un vector que representa significado. Te explico cómo funciona la búsqueda por similitud y los errores más comunes al usarlos.

No necesitas una base de datos vectorial ni reranking para tu primer RAG. Este es el pipeline mínimo que necesitas para empezar en un proyecto pequeño.

Los ejemplos en un prompt no siempre ayudan y siempre cuestan tokens. Cuándo merece la pena el few-shot y cuándo el zero-shot es mejor opción.

No existe un prompt que elimine las alucinaciones. Existe un proceso que las reduce: dar el dato en vez de pedirlo de memoria, verificar y evaluar de forma sistemática.

Un prompt de sistema es código, y como todo código sin mantenimiento, se pudre. Cómo estructurarlo, versionarlo y evitar que se rompa con cada cambio de modelo.

Revisar código de un agente como si lo hubiera escrito una persona es perder el tiempo. Esto es lo que reviso en su lugar, y en qué orden.

Meter un bot de revisión en el pipeline es fácil. Que aporte de verdad y no genere ruido, no tanto. Así lo monto yo.

Un agente no falla porque sea tonto, falla porque el proyecto no le da suficiente contexto real. Así organizo los míos para evitarlo.

Guía práctica para diseñar un agente IA que coordine tu equipo con seguridad, métricas y adopción real.