El debate sobre agentes de programación suele quedarse en el modelo: si conviene usar Claude, Codex, Gemini, Cursor, Opus, Sonnet o la última versión disponible. Pero muchos equipos que trabajan a diario con asistentes de código están llegando a otra conclusión: el modelo importa, sí, pero el entorno que se le entrega puede importar tanto o más. Ahí entra Loopkit,
Durante años, la imagen pública de la SGAE estuvo asociada al canon digital, las descargas P2P, el top manta y las reclamaciones por el uso de música sin licencia. El conflicto era relativamente fácil de explicar: alguien copiaba, compartía o reproducía una obra creada por otra persona sin pagar por ello. La inteligencia artificial generativa ha complicado ese esquema. El
La competición entre modelos de IA para programar ya no se decide solo en benchmarks públicos. Databricks acaba de publicar una evaluación mucho más cercana a lo que preocupa a cualquier gran empresa: agentes de código probados contra su propio repositorio, con pull requests reales, tests reales y una base de código de millones de líneas. El resultado coloca a
Durante mucho tiempo, usar Claude significaba abrir una conversación, escribir una petición y esperar una respuesta. Ese sigue siendo el punto de entrada más habitual para millones de usuarios, pero Anthropic ha empezado a ordenar su producto de otra manera. Claude ya no es una sola experiencia. Es una familia de herramientas con tres usos bastante distintos: Claude Chat para
SpaceXAI ha presentado Grok 4.5, su nuevo modelo de inteligencia artificial orientado a programación, tareas agénticas y trabajo de conocimiento. La compañía lo describe como su modelo más potente hasta ahora y lo sitúa directamente frente a alternativas de OpenAI y Anthropic, con un argumento doble: buen rendimiento en pruebas técnicas y un precio por uso bastante más bajo que
La carrera de la inteligencia artificial acaba de recibir otro aviso desde China. Z.ai, la compañía antes conocida como Zhipu AI, ha publicado GLM-5.2, un modelo de pesos abiertos orientado a tareas largas de programación, razonamiento y uso de herramientas. Lo relevante no es solo que sea grande, ni que tenga una ventana de contexto de un millón de tokens.
Los agentes de inteligencia artificial para programar tienen un problema bastante humano: olvidan. Termina una sesión, se compacta el contexto, cambia el proyecto o se abre otra herramienta y buena parte de las decisiones tomadas desaparece del flujo de trabajo. Engram nació para atacar justo ese punto: ofrecer memoria persistente a agentes de código sin depender de un proveedor concreto.
La carrera por tener el modelo de inteligencia artificial más potente empieza a quedarse corta. En 2026, las aplicaciones de IA que funcionan de verdad en empresas, productos digitales y equipos técnicos dependen menos de una única pieza y más de cómo se conectan todas las partes del sistema. Un LLM puede redactar, razonar y explicar, pero necesita contexto, datos
Estados Unidos empieza a preparar el terreno legal para una escena que hasta hace poco sonaba futurista: usuarios que delegan parte de su vida digital en agentes de inteligencia artificial capaces de comprar, gestionar cuentas, mover datos, cambiar ajustes, responder interacciones o tomar decisiones comerciales en su nombre. El borrador del AI AGENT Act of 2026, presentado como Discussion Draft
La adopción de inteligencia artificial en empresas ha dejado una paradoja difícil de ignorar: casi todo el mundo usa IA, pero muy pocas organizaciones han cambiado de verdad su forma de trabajar. La diferencia entre ambas cosas es enorme. Una compañía puede tener Copilot, ChatGPT Enterprise, Claude, Gemini, agentes en pruebas y varios pilotos abiertos, y aun así seguir operando
