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Articulos tecnicos sobre ingenieria de software, arquitectura, IA y operaciones. Escritos por profesionales, con datos reales.
Arquitectura de detección de fraude en tiempo real: guía de producción
Guía técnica completa sobre arquitectura de detección de fraude en tiempo real: presupuestos de latencia, ingeniería de características, modelos ML, cumplimiento PSD2/SCA y decisión de construir vs comprar en pagos, e-commerce, telco y seguros.
Agentes de IA en produccion: lecciones aprendidas tras 18 meses
Patrones, antipatrones y decisiones de arquitectura al desplegar agentes de IA en entornos reales de produccion. 18 meses de aprendizajes condensados.
5 senales de que el drift operativo esta matando tu ejecucion
El drift operativo es la divergencia silenciosa entre como crees que funciona tu organizacion y como realmente funciona. Estas 5 senales te dicen si ya te esta afectando.
Por que elegimos Astro para nuestra web corporativa
Performance, SEO y DX. Como Astro nos dio lo mejor de los tres mundos sin comprometer la experiencia del desarrollador.
Pipelines datos tiempo real: Kafka vs Flink vs Spark en 2026
Guia con opinion sobre arquitecturas de streaming que desplegamos en produccion: Kafka vs Pulsar vs Kinesis, Flink vs Spark, SLOs de latencia y benchmarks de coste.
Que es la ejecucion gobernada y por que tu empresa la necesita
La ejecucion gobernada es el modelo operativo que conecta trabajo, sistemas y datos bajo un marco de gobierno. Explicamos que es, por que importa y como se implementa.
Observabilidad en microservicios: lecciones del campo
Lecciones practicas de implementar observabilidad en arquitecturas de microservicios. Los tres pilares, alerting que funciona y cultura de operaciones.
Chatbot vs agente de voz: por que la voz es el futuro de la atencion al cliente
Tasas de resolucion, CSAT, complejidad de implementacion y coste por interaccion. Datos reales de agentes de voz en produccion frente a chatbots tradicionales.
SLA design: como disenar acuerdos de nivel de servicio que funcionen
SLIs, SLOs y SLAs en la practica. Seleccion de metricas, metodologia de medicion, penalizaciones y los errores que convierten un SLA en papel mojado.