Eric Daniel Viloria

Esta semana no quiero medir X solo por impresiones. Voy a mirar algo más difícil: cuántas publicaciones contienen una decisión real, una prueba propia o un error útil. Autoridad no es sonar experto. Es dejar evidencia.

Una demo puede verse perfecta y seguir siendo solo una demo. Sin datos reales, integraciones, permisos, respaldo y operación, todavía no hay producción. Decir claramente en qué etapa está un sistema genera más confianza que inflar el avance.

@midudev Entonces toca darle una revisada, voy a implementarlo con un par de proyectos, nos vemos acá en Barranquilla @midudev 👋

@edanielviloria Justamente el reporte da evidencia reproducible, severidad, parche acotado y verificación sobre la misma revisión. 😅

OpenAI tiene lanzamiento secreto. Bueno, tenía, porque ya se ha filtrado... Se llama Codex Security CLI. Encuentra vulnerabilidades de repositorios y te da un reporte. Está en lanzamiento preliminar y es de código abierto: github.com/openai/codex-s…

@barckcode El benchmark útil es una tarea real con estado, herramientas y criterio de éxito. Ahí aparecen fallos que la tabla oculta: reintentos, permisos, latencia y resultados parciales. Modelo bueno ≠ sistema operable.

Los benchmarks públicos son los padres

@Manz El tamaño del modelo importa, pero añadiría el tamaño del contexto y las herramientas. Un modelo menor con contexto acotado, evaluación y permisos puede ser más útil que uno enorme resolviendo una tarea mal definida.

Poco a poco, voy añadiendo más contenido en mi web. Por ejemplo, en el apartado de IA he añadido una sección de «Generación de código» (en local): La idea es concienciar a los devs del «tamaño» de un modelo LLM. Preocuparnos menos de usar el último modelo de moda, y conocer si estamos usando un modelo gigante, medio, pequeño, etc... Conceptos como cuantización y posibilidad de descargar modelos para probarlos.

Tener muchas ideas no me hizo más productivo. Me obligó a aprender a matar proyectos. Ahora una carpeta no cuenta como avance. Cuenta una decisión verificada, una prueba, un despliegue o una venta real. El portafolio mejora cuando sube el estándar.

Una app para Mac no está “lanzada” porque abre en mi equipo. Para decirlo con honestidad necesito build de release, firma, notarización, entrega, checkout, dominio y QA real. El último 10% es el que convierte un proyecto en producto.

@borjaperfra Claro que sí

Por cierto, el videíto lo he hecho de nuevo sin tocar un editor de vídeo y solo con código. Si interesa, os cuento el proceso en un artículo para que podáis hacer video chulos de features de producto sin comeros mucho la cabeza :) Dime si sí o si meh

Dos números de WhatsApp dentro del mismo sistema parecen un detalle. No lo son. Si no aíslas identidad, inbox, webhooks y respuestas, puedes terminar hablando como la empresa equivocada. La arquitectura también protege la confianza.

Un producto puede tener 140 pruebas y seguir sin estar listo para producción. Eso nos pasó con una PWA de transporte: el software avanzó, pero la migración y el servidor requerían aprobación del cliente. La ingeniería también sabe esperar.

@NatyShi_ En equipos de 5, el framework útil es el que reduce una incertidumbre concreta. Antes de cada ritual preguntaría: ¿qué decisión cambia con esto? Si la respuesta es “ninguna”, sobra ceremonia y falta evidencia.

Pasé 20 años creando producto en Clorox, Coca-Cola y startups tech con foco en blockchain y AI. Y aprendí algo que ningún libro de PM te va a decir: 💡 El problema no es que no sepas gestionar productos. El problema es usar frameworks equivocados para el momento de tu empresa.👇️ Los métodos de Silicon Valley no funcionan cuando tu equipo son 5 personas, tu CTO también es el founder y tenés tres features que entregar ayer. Ahí no necesitás más metodología. Necesitás claridad. Y alguien que ya haya estado en ese lugar. Por eso armé tres formatos de colaboración que puedo adaptar a lo que realmente necesites. 1️⃣ Auditoría de Producto: Sin verso. Un diagnóstico sincero de dónde está el problema exacto y cómo arreglarlo. Roadmap review, entrevistas con stakeholders, análisis competitivo, plan de acción priorizado. Sin vueltas. 2️⃣ Fractional PM: Me integro a tu equipo como PM. Sprint planning, stakeholder management, ownership del roadmap, métricas, alineación del equipo. Todo el expertise de un PM senior sin el costo de un full-time hire. 3️⃣ Strategy Sprint: Dos a cuatro semanas intensivas para resolver un problema específico. Definición del problema, mapeo de oportunidad, estrategia GTM, framework de métricas, plan de 90 días. Rápido, preciso, ejecutable. No tengo paquetes pre-armados ni precios de lista. Cada engagement lo armamos según tu realidad y tu momento. Si estás en ese punto donde sabés que algo está mal pero no sabés exactamente qué, mandame un DM con "SOS PM" y te paso un checklist de diagnóstico gratuito. Sin compromiso. Sin seguimiento molesto. ¿Cuál de estos tres formatos se parece más a lo que necesitás hoy? Te dejo el link a mi website con más detalles de esto, sobre mí y como puedo ayudarte en el primer posteo.

@barckcode Antes de comprar GPU, añadiría otra columna: costo por tarea completada bajo carga real. La VRAM decide si el modelo cabe; concurrencia, latencia y utilización deciden si la infraestructura tiene sentido.

Lo prometido es deuda así que en el siguiente tweet os dejo enlace al post. En él veo: 1. Las familias que hay de GPUs NVIDIA 2. Las cuantizaciones y ~cuanta vRAM requieres para cargar según qué modelos 3. Qué GPU comprar/alquilar según lo que necesitas Miradlo con cariño, la caja de vuestra empresa lo agradecerá. 🚨 Disclaimer: este post esta pensado para correr modelos a escala en empresa (Pymes, Startups, multinacionales...). Nada que ver para el uso local que le podamos dar cualquiera de nosotros en nuestro equipo que ya os veo venir.

@Manz Que el cierre sea un VPS me parece clave: enseñar fundamentos sin llegar al despliegue deja el aprendizaje a mitad. La distancia entre “funciona en mi equipo” y “sirve a un usuario” también se aprende.

5 meses después... hemos terminado el Bootcamp. Más de 90 horas de contenido. 20 clases en abierto. Gratuito. Disponible íntegro en Youtube. Un Bootcamp enfocado en bases y fundamentos. En entender BIEN las cosas. Disponible para todo el que tenga curiosidad. 👇

No considero terminado un despliegue porque el build pasó. Reviso salud, rutas privadas, flujo real, errores del navegador y la versión que está sirviendo producción. “Compila” es una señal. “Funciona para el usuario” es el recibo.

Cuando el portafolio creció, otra hoja de cálculo dejó de servir. Terminé construyendo mi propio sistema operativo: CRM, tareas, contratos, cotizaciones, portales, agentes y aprobaciones. El producto interno también necesita producto.

@Domina_IA Coincido con separar planificador, ejecutor y verificador, pero el gate clave suele estar fuera del LLM: permisos, idempotencia y recibos. Sin eso, una buena orquestación también puede ejecutar dos veces el mismo error.

Tu multi-agente es tres loros en una jaula: contexto sucio, turnos vacíos y factura de tokens que se ríe de ti. Eso no es orquestación. Es meter tres personalidades en el mismo hilo y esperar milagros. Orquestar de verdad significa decidir quién habla, con qué contexto mínimo, qué modelo y qué tope de gasto. El resto es código aburrido. Anthropic lo dice claro: clava primero retrieval y ejemplos en una sola llamada. Multi-agente solo cuando hay etapas separables, especialización o paralelismo real. El dato gordo: la orquestación multi-agente multiplica el coste entre 2× y 5× solo por overhead de coordinación. Cinco agentes sin disciplina es quemar dinero con estilo. El patrón que sobrevive en producción es simple: planificador, ejecutor y verificador con cerebros distintos y sesiones limpias. El orquestador dirige, no ejecuta ni se critica a sí mismo. LLM planifica, código toca la red, verificador mira solo el artefacto y los criterios. Antes de frameworks: prompt chaining con gates programáticos, routing por tier, handoff escrito y presupuesto duro. Truncar contexto por bytes es corrupción silenciosa. Si aún no has clavado una sola llamada bien hecha, no necesitas un enjambre. Necesitas disciplina.

@danilofalcao The useful distinction is where control lives. Prompts shape behavior; the harness enforces permissions, retries, state and evaluation. In production, the label matters less than which layer can stop a bad action.

ShipMac no empieza escribiendo código. Cada idea pasa por búsquedas reales, competencia, nombre, trabajo concreto, precio y un veredicto: GO, REFINE o KILL. La velocidad no viene de saltarse la investigación. Viene de tener un filtro.

Mi regla antes de agregar IA a un negocio: 1. Diagnosticar 2. Auditar 3. Planear 4. Implementar 5. Optimizar Lo llamo DAPIO. La mayoría de los problemas caros aparecen en los tres primeros pasos, no en el modelo.