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Con los LLMs la escala se estiró. Tu nivel sigue igual, pero ya no vale lo mismo. Sobre la trampa de sentirte cerca de experto midiéndote con una vara que ya no existe.
Leer → IA · CalidadEl volumen de código se multiplicó
Cada semana sale más código y más funcionalidades, y las horas para revisarlo son las mismas. El loop que uso hoy, con qué valido, y qué se delega y qué no.
Leer → Carrera · ConstruirAprender a construir en público
En una sala, la confianza se confunde con saber. Sobre construir en público, sacar tu trabajo al mundo, y por qué hoy hacerlo cuesta casi nada.
Leer → IA · CriterioEl modelo te ayuda a construir, pero tú decides
Cualquiera puede construir cualquier cosa con un LLM, pero no cualquiera construye algo bueno. Sobre la oleada de productos genéricos, por qué bajó la calidad, y por qué el modelo te ayuda a hacer pero no decide por ti.
Leer → IA · CredibilidadLa credibilidad es el nuevo diploma
Aprender nunca fue tan rápido, así que la velocidad dejó de ser el problema. El nuevo es la credibilidad: cómo demuestras que de verdad sabes. Una idea de hacia dónde puede ir la educación.
Leer → IA · VisiónLo que importa ahora es tu visión
Aprender y construir nunca fue tan fácil, así que lo escaso dejó de ser el conocimiento y pasó a ser la visión y el criterio. Sobre aprender como nunca, cruzar a otras áreas y por qué hoy lo que más vale es saber qué construir y reconocer qué genera valor.
Leer → IA · OpiniónMi opinión sobre la IA: notas desde un cambio de paradigma
Estamos ante un cambio de paradigma con la IA. Las excusas técnicas para resistirse cambian, pero el mensaje detrás es siempre el mismo: miedo a que el tiempo invertido pierda peso.
Leer → Fraude · Costo Real 8/8[Costo Real del Fraude] Por cada $1 de fraude perdés casi $4 (y solo medís el primero) (Parte 8/8)
El número que tu equipo reporta como costo de fraude es solo una parte. La cuenta real —falsos positivos, horas del equipo, fees, reacción tardía, stack fragmentado— es 3 a 4 veces más grande, y casi nadie la suma.
Leer → Fraude · Costo Real 7/8[Costo Real del Fraude] Reglas, listas, velocidades, modelos, grafos: el problema no es elegir, es combinarlos (Parte 7/8)
Por qué no hay navaja suiza en antifraude — y cómo combinar reglas, listas, modelos y grafos en un solo sistema produce los datos de calidad que sostienen las decisiones del motor.
Leer → Fraude · Costo Real 6/8[Costo Real del Fraude] Los contracargos son el termómetro, no la enfermedad (Parte 6/8)
Por qué la tasa de contracargos siempre te llega tarde, por qué el equipo termina midiéndose por la métrica equivocada, y qué cambia cuando empezás a pensar el antifraude desde el lado del atacante.
Leer → Fraude · Costo Real 5/8[Costo Real del Fraude] Falsos positivos: el daño que tu antifraude le hace a tus mejores clientes (Parte 5/8)
Por qué los falsos positivos son el costo invisible del antifraude mal calibrado, y cómo medirlos sin sacrificar detección de fraude real.
Leer → Fraude · Costo Real 4/8[Costo Real del Fraude] Escalar el equipo de analistas no escala (Parte 4/8)
Por qué el 75% del día del analista de fraude pasa fuera del producto antifraude, y qué tiene que cambiar para que cada hora del equipo rinda donde importa.
Leer → Fraude · Costo Real 3/8[Costo Real del Fraude] Tu stack antifraude tiene 5 proveedores y ninguno se habla con el otro (Parte 3/8)
Por qué tener cinco proveedores de fraude que no se hablan entre sí te cuesta más que el fraude mismo, y qué significa realmente tener un stack integrado.
Leer → Fraude · Costo Real 2/8[Costo Real del Fraude] Si el atacante usa IA, tu motor estático ya perdió (Parte 2/8)
Por qué tener un modelo entrenado no es lo mismo que tener un motor antifraude que aprende del adversario al ritmo que el adversario aprende de vos.
Leer → Fraude · Costo Real 1/8[Costo Real del Fraude] El costo invisible de responder lento (Parte 1/8)
Por qué la demora entre detectar un patrón de fraude nuevo y bloquearlo en producción es la métrica que define cuánto te cuesta realmente el fraude.
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La cultura, prácticas técnicas y principios que diseñé para un equipo de ingeniería de alto rendimiento. Async first, radical candor, monolith first y lo que aprendí en el proceso.
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Experimentando con Model Context Protocol para conectar Claude Desktop con APIs externas. Un POC que muestra el potencial de las interfaces conversacionales.
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Por qué la detección de fraude basada en grafos termina afectando a clientes legítimos y qué está ignorando la industria sobre la contaminación por asociación.
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