Si tus reglas viven en prompts, no tienes gobernanza: tienes suerte. Este repo demuestra un enfoque distinto: el LLM no manda. Las reglas se modelan en OWL y un reasoner determina qué está permitido. Así eliminas el “depende cómo lo preguntes”, bloqueas prompt injection y paras el prompt drift. La IA habla; la ontología pone los límites.
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Workflows deterministas, agentes autónomos y modelos híbridos suelen mezclarse bajo el paraguas de “arquitectura de IA”, como si fueran sinónimos. No lo son.
Aunque comparten terminología y tecnología, representan formas muy distintas de diseñar procesos y delegar decisiones. En este artículo se clarifica qué es cada uno, cuándo utilizarlo y por qué confundirlos suele acabar en sistemas frágiles y difíciles de gobernar.
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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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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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