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Publicaciones sobre automacao

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Claude Fable 5.2 vs Gemini 4 Carbon: costo real en enjambre

Análisis de precios, caché y latencia entre Claude Fable 5.2 y Gemini 4 Carbon para enrutar enjambres híbridos de agentes de IA sin desperdiciar presupuesto.

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Gemini 4 Carbon: el cambio de modelos de chat a enjambres

Análisis técnico de Gemini 4 Carbon: arquitectura para enjambres de agentes, benchmarks de ingeniería, 1M de tokens con razonamiento y costos de inferencia.

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El cuello de botella de la IA en Brasil no son las GPU: es la fila en la red básica

Pedidos de conexión y dictámenes de centros de datos en el SIN: cómo leer las cifras de la EPE, del ONS y de la prensa sin convertir la fila en capacidad instalada.

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La cuenta de WhatsApp con IA: lo que Meta cobra y lo que conviene automatizar

Desde agosto Meta cobra por token en el Business Agent; desde octubre, también servicio y utilidad. Qué automatizar, qué dejar en manos humanas y cómo hacer la cuenta.

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Tres “autos voladores” en cinco días: lo que cada anuncio demostró

Tesla, Eve y Archer ocuparon la noticia en la misma semana. Lo que cada uno demostró y lo que todavía falta para llevar un pasajero.

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Simulador de maniobras: caso técnico de un motor de enclavamiento

79 mil líneas de JavaScript, 1.371 pruebas y un motor que falla cerrado: cómo el simulador ensaya maniobras en subestación y lo que todavía falta.

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VE Facilites: caso técnico de un piloto de mantenimiento de edificios

Piloto sin cliente contratado: API en Java, app Flutter de campo y un informe en PDF que se niega a inventar datos. Lo que funciona y lo que sigue siendo maqueta.

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La tecnología se acelera: cómo seguirla sin perderse

Avances en IA, cambios en las habilidades y falta de tiempo para aprender: lo que muestran las investigaciones y cómo elegir lo que merece atención.

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SIGCOT: caso técnico de un sistema de operación de transmisión

205 mil líneas de código, 5.580 pruebas y el cambio de Access a SQL Server con la operación en marcha: lo que funcionó, lo que se rompió y las reglas que quedaron.

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RPA frente a agentes de IA: el giro hacia la automatización agéntica

Las diferencias entre el RPA tradicional y la automatización agéntica de procesos, sus límites de ingeniería y cómo aplicar el modelo híbrido en la práctica.

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Automatización resiliente: por qué los flujos se rompen en silencio

El mayor peligro de un flujo automático no es dar error: es fallar en silencio. Cómo diseñarlo con reintento, cola de mensajes fallidos, centinela y alerta humana.

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94% menos accidentes graves: cómo leer el número

Waymo mide su propia seguridad y publica los datos crudos. Cuatro preguntas convierten ese porcentaje en un número comparable.

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Controlador industrial expuesto: el ataque que apagó la alarma

Siete agencias de EE. UU. documentaron ataques a controladores industriales en 2026. Ningún exploit citado: bastó con que el equipo estuviera accesible.

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Harness de agente: las compuertas que frenaron un error real en este blog

Un agente es modelo más harness. La capa que decide la calidad es la verificación: las compuertas que ya frenaron un error real aquí, y las que ninguna compuerta atrapa.

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Lo que cuesta un ciclo multiagente: 6,67 millones de tokens

Abrí la cuenta de un ciclo de agentes de IA, ronda por ronda: a dónde fueron los tokens, lo que ahorró la compuerta barata y por qué la cuenta en dólares es un intervalo.

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n8n como servidor MCP: cuando el agente llama a su flujo solo

Exponer flujos como herramientas de IA invierte quién aprieta el botón. Qué cambia en la práctica, qué prohíbe la especificación de MCP y qué revisar antes de encenderlo.

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Por qué los agentes de IA se rompen fuera del laboratorio

Los modelos de punta resuelven menos del 25% de las tareas profesionales reales. El cuello de botella no es la inteligencia: es la ambigüedad, el contexto y el rastro, y eso se puede tratar.

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EscalaOper: caso técnico de un sistema de escalas de turno

8,4 mil líneas de código, una fila por persona por día y un deshacer que pregunta el turno correcto: lo que EscalaOper resuelve y lo que todavía falta.

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Sentinela: caso técnico de un monitor de las normas del ONS

30 mil líneas de código, 1.256 pruebas y una base Access compartida: cómo Sentinela sigue las normas del ONS y lo que se rompió en el camino.