Notas técnicas
de quien escribe el código.
Cosas que aprendimos haciendo proyectos reales. Sin relleno, sin párrafos repetidos y sin listas escritas solo para ocupar espacio.
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¿Cómo evaluar una integración de IA antes de ponerla en producción?
Una demo no demuestra fiabilidad. Hace falta un conjunto de casos, criterios por tarea, pruebas de abstención y una comparación repetible de calidad, coste y latencia.
Extraer datos de documentos con IA: esquema, validación y revisión
La extracción con IA necesita definir campos, validar tipos y reglas, conservar evidencia y derivar los casos ambiguos antes de cargar datos en otro sistema.
IA, automatización por reglas o combinación: cómo elegir
La IA no es la opción automática para todo proceso. Comparamos reglas, modelos y flujos híbridos según variabilidad, coste del error, trazabilidad y mantenimiento.
¿Cómo integrar un CRM con formularios y ecommerce sin duplicar clientes?
Una integración de CRM necesita entidades, identificadores, sistema maestro, consentimiento, etapas y recuperación; enviar todos los formularios a contactos no es suficiente.
¿Cómo integrar IA en un proceso empresarial sin perder trazabilidad?
Una prueba en un chat no equivale a una integración. Revisamos datos, evaluaciones, salidas estructuradas, permisos, revisión humana, fallback y operación.
n8n, Make o Python: cómo elegir para automatizar un proceso
n8n, Make y Python pueden participar en el mismo proceso, pero cambian alojamiento, coste, pruebas, conectores y mantenimiento. Esta guía ayuda a elegir sin forzar la herramienta.
Python para integrar LLMs, traducción y procesamiento de texto sin entrenar modelos
Muchas funciones de IA empresarial pueden construirse integrando APIs y librerías existentes desde Python, con evaluación, caché y fallback, sin entrenar modelos propios.
Checklist técnico para adaptar un ERP o aplicación PHP a VERI*FACTU
Adaptar un sistema existente exige localizar el momento de expedición, separar estados, proteger registros y probar rechazos, reintentos y recuperación.