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TOON, MCP y Agentes: menos hype, más arquitectura real (y un 25% de ahorro que sí importa)

TOON, MCP y Agentes: menos hype, más arquitectura real (y un 25% de ahorro que sí importa)

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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Reinventar el Desarrollo: De SDLC a AI-DLC

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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Secure MCP: Un Patrón para Entornos Reales y Regulados

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

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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NDepend + IA Generativa: Refactorizando

NDepend + IA Generativa: Refactorizando

En este experimento parto de una base .NET con deuda técnica deliberada y la someto a un análisis exhaustivo con NDepend. A partir del informe (reglas, métricas y CQLinq), priorizo los smells con ayuda de una IA generativa y aplico refactors en tres oleadas (Quick Wins → Media → Estructural). El resultado es una reducción medible de complejidad, duplicación y acoplamiento en horas, no semanas, y un pipeline con quality gates que evita regresiones. NDepend me da la radiografía; la IA acelera la cirugía. Juntos, convierten un código “legacy” en una base lista para evolucionar con seguridad.

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La IA con un propósito

La IA con un propósito

En los últimos meses (o último año), todo el mundo habla de la Inteligencia Artificial (IA). Hay titulares que insisten en que la IA nos va a quitar el trabajo, que no está lo suficientemente madura o que las empresas no ven retorno de inversión (ROI). Pero, ¿sabes qué? Me parece que cuando hablamos así, detrás de esos grandes titulares, olvidamos lo que realmente importa: el para qué de la IA. Porque es justamente en los casos concretos, reales, donde la IA puede brillar.

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