Desde nuestro pipeline
Columna 
Lo que aprendí explicándole mi trabajo a mi hijo
Hace unas semanas mi hijo Cristóbal, que pronto cumple 10 años, me preguntó algo simple: papá, ¿a qué se dedica la empresa en la que trabajas? Abrí la boca para responder y me di cuenta de que no tenía ni idea de por dónde empezar.
Artículo 
US$460 millones a la basura en 45 minutos por un código que nadie recordaba
El 1 de agosto de 2012, Knight Capital, una de las mayores firmas de trading de Estados Unidos, activó una actualización de su sistema de enrutamiento de órdenes, el cual tenía una falla que nadie recordaba y por lo mismo nadie parchó.
Artículo La IA te permite llegar más rápido, incluso a una mala idea
Hace unos días, CNN reveló un caso que debería leer cualquiera que esté integrando IA en procesos críticos. Según cuatro fuentes citadas por el medio, un analista del Comando de Operaciones Especiales del Pacífico de EE.UU. le consultó a un chatbot sobre el manifiesto de carga de un barco chino en Medio Oriente.
Artículo Por qué su próximo proyecto de IA no va a fallar por el modelo
En su base de datos hay un campo donde status = 2 significa "suspendido en revisión". Esta equivalencia existe en el código de una aplicación y en la mente de dos o tres analistas. No está escrita en ningún lugar donde una IA pueda encontrarla.
Artículo 
Ya no es el código lo que frena tu desarrollo
La idea es del "AI-Native SDLC Playbook" que Anthropic publicó hace unos días, y describe con precisión algo que venimos notando en nuestros propios proyectos: los equipos de desarrollo hoy generan código muy rápido, pero siguen esperando semanas por un requerimiento bien definido. Y lo peor es que descubren los problemas de especificación cuando ya está todo construido.
Artículo Orquestación IA para la generación y ejecución de un Ciclo de Certificación
GenDEV fue diseñado para transformar una idea de negocio en una especificación técnica que se pueda comprobar y validar contra el código real del cliente, contexto completo no parcial, y de paso eficientar el proceso. Flor y Nicol, analistas de QA de nuestro equipo, tuvieron una idea ambiciosa: sacarle a la herramienta todo lo que fuera capaz de dar.
Artículo Por muy autosuficiente que sea una IA, la aprobación humana es esencial.
La investigación GhostApproval, de Wiz Research, encontró el mismo patrón de vulnerabilidad en seis de los principales asistentes de código con IA: Amazon Q Developer, Claude Code, Augment, Cursor, Google Antigravity y Windsurf. Un repositorio malicioso disfraza project_settings.json como un enlace. El desarrollador pide al agente "seguir el README" y obviamente el agente escribe.
Artículo 
¿Qué tan eficientes son tus agentes?
Es decir, cuando revisan sistemas, código fuente, tablas de bases de datos, etc. La verdad es que casi no existía información empírica sobre qué técnicas o formatos funcionan mejor. Eso es justo lo que abordó Damon McMillan en un estudio publicado en febrero: 9.649 experimentos, 11 modelos, 4 formatos (YAML, Markdown, JSON, TOON) y esquemas de 10 a 10.000 tablas.
Artículo Ford tuvo que re contratar a antiguos ingenieros para corregir errores
Después de implementar IA en sus procesos de control de calidad, la compañía tuvo que volver a apoyarse en ingenieros veteranos. Los sistemas podían analizar información, pero no contaban con años de experiencia, conocimiento institucional ni criterio para anticipar problemas. El problema de Ford con la IA demuestra que los conocimientos sobre fabricación no siempre se almacenan de forma ordenada.
Artículo Claude dejó algo claro: el problema ya no es detectar vulnerabilidades
El problema es corregirlas a tiempo y sin romper nada en el camino. Anthropic lanzó Project Glasswing el 7 de abril de 2026. Un mes después, sus más de 50 socios —entre ellos JP Morgan Chase, Cloudflare, Visa, AWS, Google y NVIDIA— ya habían usado Claude Mythos Preview e identificaron más de 10.000 vulnerabilidades de severidad alta o crítica en el software.
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