Categoría: AI

Reinventar el Desarrollo: De SDLC a AI-DLC

Inspirado por lo que vi en el evento AWS DevSphere 2025 y el video «Build applications faster with GenAI» en YouTube, decidí compartir mi punto de vista sobre por qué el ciclo de vida tradicional del desarrollo de software (SDLC) está roto y cómo podemos evolucionar hacia un enfoque más efectivo, incluso fuera del ecosistema de AWS. Porque al final, hablamos de metodologías y patrones que son agnósticos al proveedor cloud y pueden aplicarse en cualquier entorno, incluyendo Azure.

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De API a MCP: cómo exponer tus endpoints de forma segura para la IA

En un modelo MCP dinámico es como cocinar con un recetario que cualquiera puede editar en tiempo real.
Hoy la tarta de manzana lleva canela; mañana alguien cambia la receta y añade un ingrediente venenoso… y tú la sirves sin saberlo.
Por eso en Secure MCP prefiero un libro de cocina publicado y firmado: sé exactamente qué recetas existen, con qué ingredientes y bajo qué condiciones.
Nada se cuela sin revisión ni control.

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Secure MCP: Un Patrón para Entornos Reales y Regulados

El Model Context Protocol (MCP) fue presentado como el “USB de la IA”: una forma universal para que los modelos se conecten a herramientas y datos.
Pero en su forma actual, está lejos de ser apto para producción.
La falta de autenticación sólida, la ausencia de auditoría y el descubrimiento libre de herramientas lo convierten en un riesgo serio de seguridad en entornos empresariales.
Secure MCP propone una solución: aplicar patrones consolidados de la arquitectura web —definiciones estáticas, un gateway de ejecución Zero Trust y trazabilidad completa— para hacer de MCP una arquitectura realmente segura y lista para entornos regulados.
En resumen: sí a MCP, pero solo si es seguro.

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Modernización de aplicaciones legacy con análisis automático y heurístico

En mis años trabajando con sistemas legacy he observado los mismos obstáculos una y otra vez: acoplamiento excesivo, lógica enmarañada y deuda técnica disfrazada. Inspirado por estas experiencias, desarrollé una técnica llamada Heuristic Legacy Refactoring (HLR) y un proyecto de código abierto, refactor_heuristic, que aplica heurísticas y métricas objetivas para orientar la modernización eficiente de código heredado.

En esta entrada profundizo en cómo combinar herramientas como NDepend + IA generativa con análisis heurístico para ofrecer diagnósticos confiables y accionables. Si estás en el camino de modernizar un sistema complejo, esta técnica puede ayudarte a saber por dónde empezar y cómo avanzar con menor riesgo.

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