El cuello de botella no es el modelo. Es el arnés.
Harness Engineering: la disciplina emergente de construir lo que rodea al modelo para que los agentes lleguen a producción con fiabilidad y gobierno.
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Cinco tesis por las que apuesto
Convicciones que dan forma a cómo leo lo que está pasando con la IA —y dónde está la oportunidad real.
- 01
El cuello de botella es el arnés, no el modelo.
El rendimiento real de un sistema de IA depende de lo que rodea al modelo —herramientas, contexto, validación, memoria, límites— más que del modelo en sí.
- 02
Del copiloto al Digital Employee.
Los agentes autónomos ya no asisten: ejecutan procesos completos de extremo a extremo. Eso cambia cómo se mide valor, riesgo y ROI.
- 03
La robótica encontró su cerebro.
Los modelos fundacionales son lo que la robótica esperó cuarenta años. Embodied AI es la próxima frontera —industrial, científica y social.
- 04
El coste por resultado decidirá qué agentes sobreviven.
Tokens, reintentos, supervisión humana: cada agente tiene cuenta de resultados. La ventaja no es tener agentes — es saber cuáles pagan su propio coste, y poder probarlo.
- 05
Si no toca a personas, sigue siendo demo.
IA aplicada que importa = negocio + sociedad + personas. Sin las tres, no hay impacto real.
Por dónde empezar
Una selección que captura el pensamiento actual —IA agéntica, modelos fundacionales y la realidad de llevarlos a producción.
La empresa agéntica necesita un sistema inmunitario
Cómo diseñar agentes de IA que puedan actuar sin concentrar toda la confianza: identidad, mínimo privilegio, contención, supervisión y recuperación.
El cronómetro y el examen
Los benchmarks estáticos no han muerto, pero ya no bastan. Del examen a la agencia: arneses, duración, coste, repetición y valor económico.
La arquitectura cognitiva y los fenómenos emergentes de la IA avanzada
A synthesis of current mechanistic and behavioral research on how cognitive structures and emergent behavior arise in modern AI systems.
La próxima generación de IA: modelos que se perfeccionan solos
Self-improvement and autonomous learning in AI — and the road to an intelligence explosion.
Sobre lo que escribo
Temas recurrentes en la biblioteca. Filtra por cualquiera de ellos.
Prototipos, benchmarks y herramientas
Experimentos interactivos para explorar IA, agentes y sistemas complejos —empezando por un rastreador abierto de benchmarks de agentes IA.
Un mapa probabilístico de dónde pudieron ocurrir los episodios de la Ilíada y la Odisea: cada localización clasificada como aceptada, plausible, especulativa o mítica, puntuada de 0 a 12 con una rúbrica pública, con fuentes, teorías rivales y JSON/GeoJSON reutilizables.
Banco de pruebas interactivo: configura un agente en seis ejes, elige una amenaza del OWASP LLM Top 10, enciende y apaga los dieciocho controles de la Matriz de Control Agéntico y lee la cobertura — cuadrantes llenos, cuadrantes vacíos, marcos respondidos. Deliberadamente sin puntuación de riesgo residual.
Taxonomía interactiva que codifica 24 agentes de IA — de OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Amazon y SpaceXAI al frente open source — como vectores en seis ejes ortogonales más una superficie de acción, con tabla filtrable, matriz de riesgo de gobernanza A×T×I y una API JSON legible por máquina.
Recomendaciones
Voces de equipos que he formado, directivos con los que he trabajado e ingenieros con los que he entregado.
“During the time we worked together he demonstrated a remarkable vision to apply technology in order to solve real daily problems. His passion and proactivity makes him achieve what sometimes seems impossible. Very focused on customer needs, always a pleasure to work with Santiago!”
Agustin Aznar GabásHead of Retail (Spain, Portugal & Italy) · Executive Committee“Santi worked with me for 10 years. His ability to set up teams and his foresight in detecting new tech trends, that will disrupt the market is outstanding. He ran the product management of a set of payment products, which are successfully used today by Spanish Merchants, Banks, and Users.”
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Héctor Abraham Morillo PrietoSoftware Engineer · Automattic
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Las mismas ideas, distintos formatos. Elige el canal que mejor encaje contigo.
Quién hay detrás
Físico de formación y hoy Head of AI Forward Deployed Engineers para LATAM en Google Cloud. Escribo para entender el cambio que trae la IA —y para compartir lo que funciona cuando hay que entregarlo de verdad.