Blog DatIACode · 21 artículos publicados

Blog de Inteligencia Artificial, automatización y formación digital

Ideas, tendencias y recursos prácticos sobre Inteligencia Artificial, automatización, formación tecnológica y transformación digital para empresas que quieren aplicar la tecnología de forma realista y efectiva — sin humo y sin promesas vacías.

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21 artículos

AI Act · Transparencia

AI Act y cumplimiento10 de julio de 202614 min

Artículo 50 del AI Act: obligaciones de transparencia para IA generativa antes del 2 de agosto de 2026

La Comisión Europea ha validado el Código de Buenas Prácticas sobre Transparencia del contenido generado por IA, y el 2 de agosto de 2026 el artículo 50 del AI Act pasa a ser exigible. Qué obliga exactamente, a quién —proveedores y deployers—, qué son el marcado y el etiquetado de contenido sintético, cómo tratar los deepfakes y qué debe hacer tu empresa antes de la fecha.

Harness engineering · Agentes de IA

Desarrollo con IA4 de julio de 202615 min

Harness engineering: qué es el AI harness y por qué es la disciplina que hace fiables a los agentes de IA

El diferencial de un agente de IA ya no está en el modelo, sino en el sistema que lo rodea: el harness. Qué es un AI harness, en qué consiste el harness engineering como disciplina, cómo se diseña y mide, y por qué el mismo modelo rinde de forma muy distinta según el harness que lo envuelve.

Knowledge layer · Agentes de IA · RAG

Arquitecturas IA24 de junio de 202615 min

Por qué los agentes de 2026 necesitan una capa de conocimiento, no un vector store

El cuello de botella de un agente ya no es el modelo ni el framework: es el dato que consume. Te explicamos por qué el RAG clásico se queda corto, qué es una capa de conocimiento (knowledge layer), cómo encaja MCP y por qué, si ya tienes tu dato en un lakehouse, tienes medio camino hecho.

Lakehouse · Formatos de tabla · Big Data

Arquitecturas IA18 de junio de 202612 min

Apache Iceberg vs Delta Lake vs Hudi: qué formato de tabla elegir en 2026

Iceberg, Delta Lake y Hudi son los tres formatos de tabla abiertos que convierten un data lake en un lakehouse. Te explicamos en qué se diferencian de verdad —arquitectura, CDC, ecosistema— y cerramos con un árbol de decisión para elegir el adecuado a tu caso.

MCP · Agentes de IA · Integración

Arquitecturas IA10 de junio de 202613 min

MCP (Model Context Protocol): cómo conectar tus agentes de IA a los sistemas de tu empresa

Construir agentes de IA es fácil; conectarlos a tus datos, tu CRM y tus herramientas sin reinventar cada integración es lo difícil. MCP se ha convertido en el estándar para resolverlo. Te explicamos qué es, cómo funciona, qué riesgos tiene y cómo adoptarlo con criterio.

Modelos de IA · Comparativa · Empresa

Estrategia10 de junio de 202612 min

Claude vs GPT vs Gemini: qué modelo de IA elegir para tu empresa

Claude, GPT o Gemini: la pregunta no es cuál es el mejor, sino cuál encaja con tu caso. Te damos los criterios reales para decidir —integración, privacidad, tipo de tarea y coste— sin perseguir benchmarks que caducan cada mes.

Agentes de IA · Empresas

Arquitecturas IA5 de junio de 202612 min

De ChatGPT a los agentes de IA: qué cambia para las empresas y cómo prepararse

Las empresas ya no solo buscan usar ChatGPT: quieren agentes de IA capaces de conectarse a datos, herramientas y procesos. Te explicamos qué cambia, qué riesgos aparecen y cómo prepararse.

AI Act · Ley española de IA · Gobernanza

AI Act y cumplimiento27 de mayo de 202611 min

Qué puede y qué no puede hacer una empresa con IA en España: guía práctica para usar ChatGPT, Copilot y Gemini sin riesgos

El Gobierno ha aprobado el proyecto de ley para adaptar España al AI Act. La IA no está prohibida: lo que se exige es usarla con criterio, control, formación y supervisión humana. Guía práctica de qué puede y qué no debería hacer tu empresa.

Spring AI · RAG · Agentes

Desarrollo con IA20 de mayo de 202613 min

Spring AI, RAG y agentes: cómo construir aplicaciones Java con inteligencia artificial real

Spring AI, RAG, agentes y Tool Calling permiten llevar IA real a aplicaciones Java empresariales. La clave no es el prompt, sino diseñar memoria, contexto, recuperación y herramientas desde el backend.

IA generativa · Big Data

Arquitecturas IA13 de mayo de 202612 min

IA generativa y Big Data: cómo usar los datos de tu empresa para crear proyectos inteligentes

El cuello de botella de la IA en las empresas ya no son los modelos, son los datos. Sin Big Data bien gobernado, la IA generativa se queda en pruebas vistosas que nunca llegan al negocio.

AI Act · Cumplimiento

AI Act y cumplimiento6 de mayo de 202611 min

AI Act y formación en inteligencia artificial: qué deben saber las empresas

El 2 de agosto de 2026 marca el siguiente hito real del AI Act y, pese al ruido del Digital Omnibus, el artículo 4 sobre alfabetización en IA sigue plenamente en vigor. Esto es lo que cambia para las empresas y por qué la formación ya no admite improvisación.

Big Data · Arquitectura

Arquitecturas IA29 de abril de 202613 min

Big Data e IA en producción: arquitectura con lakehouse y bases vectoriales

Las empresas que mueven IA de piloto a producción comparten una arquitectura reconocible: lakehouse para datos, base vectorial para retrieval, pipelines y observabilidad. Guía técnica con criterios de elección reales.

IA · Conceptos

Estrategia y casos de uso22 de abril de 202610 min

IA generativa, agentes de IA y automatización tradicional: diferencias claras

Tres conceptos que se mezclan en cada reunión sobre IA en empresas. Cuándo aplica cada uno, qué problema resuelve y cómo se combinan en proyectos reales — explicado con criterio técnico y ejemplos.

Java · Spring AI

Desarrollo con IA15 de abril de 202611 min

Java + Spring AI: cuándo y por qué elegirlo para IA en empresa

Spring AI estabilizó en 2024 la integración de IA generativa, RAG y agentes en la pila Java. Cuándo elegirlo frente a Python con LangChain y cuándo no — sin religión técnica, con criterio aplicado al stack y al equipo.

AI Act · RRHH

AI Act y cumplimiento8 de abril de 202612 min

Qué exige el AI Act cuando una empresa usa IA en procesos de selección

El Anexo III del AI Act clasifica como alto riesgo los sistemas de IA aplicados a contratación, evaluación y promoción. Qué obligaciones nacen, qué fechas son urgentes y cómo cumplir sin frenar al equipo de RRHH.

IA · Estrategia

Estrategia y casos de uso1 de abril de 202611 min

Cómo definir el primer caso de uso de IA en tu empresa

El primer caso de uso decide si la adopción de IA es real o teatral. Cómo elegirlo con criterio, descartar con rapidez y arrancar con una métrica defendible que el comité pueda revisar.

Spring AI · Arquitectura

Desarrollo con IA25 de marzo de 202611 min

Desarrollar IA en Java con Spring AI: por qué Spring Modulith es la pieza que falta

La conversación sobre IA se ha quedado atrapada en Python, pero el software corporativo crítico sigue corriendo en Java. Spring AI y Spring Modulith hacen viable construir IA seria sin reescribir el stack.

GenAI · Producción

Estrategia y casos de uso18 de marzo de 20269 min

IA generativa en empresas: cómo pasar de la experimentación a resultados reales

Pilotos llamativos hay muchos; sistemas de IA generativa que mueven la cuenta de resultados, muchos menos. Te contamos cómo hacer ese salto sin caer en los errores habituales.

Agentes · Automatización

Desarrollo con IA11 de marzo de 202610 min

Agentes de IA: qué son y cómo están cambiando la automatización de procesos

Los agentes de IA no son chatbots con esteroides. Son sistemas que toman decisiones, llaman a herramientas y completan tareas reales. Esto es lo que cambia para la automatización empresarial.

RAG · Conocimiento

Desarrollo con IA4 de marzo de 202611 min

RAG y bases de conocimiento inteligentes: la clave para aprovechar la información interna de una empresa

La mayoría de empresas tiene más conocimiento del que utiliza. RAG es la técnica que convierte esa documentación dispersa en respuestas útiles, fiables y atribuibles.

Formación · Estrategia

Formación25 de febrero de 20269 min

Formación en Inteligencia Artificial: por qué las empresas necesitan capacitar a sus equipos ahora

El cuello de botella ya no son los modelos: es el criterio para usarlos bien. Formar a los equipos no es un capricho de RRHH, es la inversión más rentable que puede hacer una empresa este año.