Insights · investigación, no marketing
Lo que dicen los datos, no el hype
Análisis con fuentes primarias citadas — estudios, no opiniones — sobre cómo construir software con IA que realmente llega a producción.
¿Por qué tu ATS descarta buenos candidatos? El problema de los filtros por palabra clave
Los filtros por palabra clave descartan buenos candidatos por un detalle de redacción o de formato. Qué dice el estudio de Harvard/Accenture y qué hace distinto entender por significado.
¿Despedir al 40% o crecer 40%? Los tres vectores de la IA — notas desde producción
La IA liberó el 40% del tiempo de tu equipo. Lo que decidas ahora — reducir por abajo o crecer por arriba — define todo lo demás.
Agentes ambientales: la IA que asiste sin que le preguntes
Los momentos donde la ayuda vale más son exactamente los momentos donde no puedes detenerte a pedirla. Ese es todo el argumento de los agentes ambientales.
El LLM como validador: lo que separa una demo de un sistema confiable
La generación propone, la validación dispone. El patrón poco glamoroso que mantiene confiables a los sistemas de IA cuando se apaga el aplauso de la demo.
El otro lado del muro: por qué 'funciona' no es lo mismo que 'está listo'
Hoy cualquiera puede construir una app que funcione en una tarde — esa parte es real. Este es el momento exacto en que esa velocidad deja de significar que está lista.
El muro del 70%: por qué la mayoría del software hecho con IA nunca llega a producción
El 95% de los pilotos corporativos de IA nunca genera retorno, según MIT. Cuatro estudios independientes explican exactamente dónde se atascan — y no es el modelo.