Tres formas distintas de potenciar el desarrollo con IA — cada una en su nivel real
En el panorama actual del desarrollo asistido por IA, hay muchas confusiones sobre qué aporta cada herramienta y cómo compiten (o no) entre sí. Vamos a ordenar ese debate con hechos y matices correctos.
Durante mucho tiempo, intento aplicar TOGAF en proyectos reales: entornos complejos, organizaciones grandes, equipos distribuidos, presión de negocio y decisiones que no admiten demasiada teoría. Y si hay algo que he visto repetirse una y otra vez es esto: TOGAF se entiende, pero no se sabe aplicar. No porque el marco sea malo —de hecho, TOGAF sigue siendo uno de los marcos de arquitectura empresarial más sólidos que existen— sino porque suele enseñarse y explicarse de forma excesivamente académica, desconectada de la realidad de los proyectos. De ahí nace este libro. Entra para descargarlo.
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Hace tiempo —mucho antes de que existiera la etiqueta “modulith”— ya hablaba en charlas y...
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En muchos foros se siente que IoT Hub está muerto, que Microsoft ya no hace nada con él… pero nada más lejos de la realidad. Basta con ver las últimas novedades en preview de IoT Hub, comparar con proyectos activos en GitHub como Azure IoT Edge, y entender cómo Microsoft posiciona estos servicios, para notar que el ecosistema IoT de Azure está más vivo y maduro que nunca.
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Uno de los bloqueos más comunes que escucho en empresas cuando proponemos usar Dapr sobre Azure —por ejemplo con Azure Service Bus o Azure Blob Storage bindings — es que los building block estan en versión alpha. Veamos que significa esto.
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Durante años, en distintos foros, revisiones técnicas, comunidades internas y sesiones de arquitectura, he repetido siempre lo mismo:
el code coverage NO es una métrica fiable de calidad de tests. Y aun así, periódicamente alguien vuelve a preguntar.
SDD coloca la especificación en el centro del desarrollo: define con claridad qué debe hacer el sistema antes de escribir una línea de código, reduciendo ambigüedades y alineando a todo el equipo desde el inicio.
Con AURORA-IA vamos un paso más allá: combinamos spec-centricidad con tests, gobernanza, trazabilidad, pipeline y automatización IA + humana — transformando la spec en una casa real, lista para vivir y crecer con control.
Siempre que pido o propongo algo es por qué se puede hacer, aquí la demo que demuestra como en unos 45 minutos tenemos una recreación de un juego muy sencillo. Veamos como.
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Adoptar AURORA-IA no es añadir una herramienta, sino incorporar una forma moderna de trabajar donde la intención, la especificación viva y los contratos de comportamiento se convierten en el centro del desarrollo asistido por IA. Entra para ver de que va esta metodología.
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En mis pruebas reales con modelos de razonamiento (o1) y datos de negocio no cocinados, TOON no fue “mágico”, pero sí consistentemente útil: frente a JSON compacto, TOON-RAW redujo ~25% de tokens sin perder precisión ni aumentar la latencia. Ese ahorro aparece justo donde más duele —en los tool-results entre MCP y los agentes— y se multiplica en arquitecturas AI-native con decenas de llamadas por flujo. La conclusión no es cambiar tus APIs a TOON, sino usar JSON mini en el backend y reservar TOON para la frontera MCP ↔ LLM, donde optimizar tokens sin perder estructura sí importa.
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