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  • Coste de subagentes: por qué sube al cambiar de modelo

    Coste de subagentes: por qué sube al cambiar de modelo

    Cambié el modelo de mi pipeline de research y la factura del día siguiente no cuadraba.

    No había tocado el código. Ni un prompt nuevo, ni una tool nueva. Solo el identificador del modelo en una variable de entorno.

    Mi primera sospecha fue el precio por token. No era eso.

    Era que el modelo nuevo delegaba más. El mismo prompt de orquestación, palabra por palabra, lanzaba más subagentes por tarea. Y ese es el problema: el coste de los subagentes no se fija una vez y queda escrito en tu repo.

    El número de subagentes que lanza tu sistema no lo decides solo tú. Lo decide en parte el modelo: cuántos subagentes delega por defecto es una propiedad del modelo, no de tu código, y cambió en las tres últimas generaciones de Claude Opus — 4.6 lanzaba muchos, 4.7 menos, y Opus 5 vuelve a delegar más que los anteriores. Por eso tu factura puede subir sin que toques una línea.

    Un aviso antes de seguir: si lo que estás decidiendo es si montar varios agentes o quedarte con uno, este no es tu post. Esa pregunta la respondí entera en cuándo usar multi-agente sin orquestador. Aquí doy por hecho que ya tienes subagentes corriendo. Voy a otra cosa: tu ajuste está atado a un modelo que ya no existe.

    Cuántos subagentes delega Claude Opus 4.6, 4.7 y 5 por defecto

    Esto es lo que documenta Anthropic en su guía de migración de modelos sobre el comportamiento por defecto al delegar:

    Modelo Comportamiento por defecto al delegar
    Claude Opus 4.6 Lanzaba muchos subagentes
    Claude Opus 4.7 Tiende a lanzar menos subagentes que 4.6
    Claude Opus 5 Delega en subagentes más fácilmente que los modelos anteriores

    Fuente: documentación de Anthropic sobre Claude Opus 4.6, 4.7 y 5, consultada en julio de 2026.

    Arriba, abajo, y otra vez arriba.

    Tres versiones, tres defaults distintos. Y ninguno aparece en tu diff, en tu changelog ni en tu suite de tests.

    Sobre Opus 5 Anthropic es literal: la delegación "compensa en tramos de trabajo grandes y genuinamente independientes, pero multiplica coste y tiempo cuando se aplica a tareas pequeñas".

    Multiplica. No suma.

    Un cambio de modelo tiene dos tipos de consecuencias: las que rompen la llamada y ves en el primer deploy —de esas hablé en los 2 breaking changes de Claude Opus 5— y las que no rompen nada. Estas segundas son peores, porque el sistema sigue funcionando. Solo cuesta más y tarda más.

    Por qué el coste de los subagentes se dispara: los ajustes se acumulan

    Piensa en lo que hiciste cuando tu modelo delegaba poco.

    Le empujaste. Escribiste algo del tipo "si la tarea toca más de tres ficheros, reparte el trabajo entre varios subagentes". Funcionó, lo dejaste ahí y pasaste a otra cosa.

    Esa frase sigue en tu prompt.

    La escribiste contra un modelo que iba parado. Ahora se la dices a uno que ya corre solo. Empujar a alguien quieto y empujar a alguien lanzado no dan el mismo resultado, y esa es la situación de casi todos los sistemas de agentes que reviso.

    El prompt de orquestación es la capa que más rápido envejece y la que menos gente revisa. Si tienes montado el patrón coordinador que expliqué en cómo orquestar subagentes de IA, el coordinador es donde vive esta deuda: ahí siguen las instrucciones que compensaban algo que ya no hay que compensar.

    Los ajustes de prompt no se reemplazan al cambiar de modelo. Se acumulan sobre el nuevo default.

    La recomendación de Anthropic va en dos direcciones: dar guía explícita sobre qué escenarios justifican delegar, o poner topes deterministas a cuántos agentes se pueden lanzar. Este es el bloque de guía que ellos mismos proponen, traducido:

    Delega en un subagente solo para tareas grandes que sean genuinamente
independientes y paralelizables, como una investigación amplia en muchos
ficheros. No delegues trabajo que puedas terminar tú en un puñado de
llamadas a herramientas, y no uses subagentes para verificar o revisar
tu propio trabajo. Si un subagente puede completar la tarea, usa uno en
vez de varios, y mantén bajos los recuentos de lanzamiento.

    Fíjate en la frase del medio. Ahí está el cambio más caro.

    El caso más caro: el subagente que verifica

    No uses subagentes para verificar o revisar tu propio trabajo.

    Hace un año eso era lo contrario de lo que recomendábamos casi todos, yo incluido: un subagente con contexto limpio revisaba la salida del principal y pillaba lo que el autor no veía. Funcionaba.

    Con Opus 5 esa misma instrucción es gasto.

    Anthropic documenta que Opus 5 verifica su propio trabajo sin que se lo pidas. Y va más lejos: si tu prompt lleva instrucciones explícitas del tipo "incluye un paso final de verificación" o "usa un subagente para verificar", hay que quitarlas, porque provocan sobre-verificación. Quitarlas reduce tokens desperdiciados sin pérdida de calidad.

    Eliminar instrucciones baja el coste y no empeora el resultado.

    Lo mismo con el auto-chequeo. La indicación es no pedirle re-chequeos que ya hace, y eso invierte una de las best practices de prompting más repetidas de los últimos años.

    El patrón escritor-verificador no está muerto: Anthropic dice también que Opus 5 coordina equipos de subagentes bien, con pocos casos de agentes que se pisan el trabajo entre ellos. Lo que cambia no es el patrón, es el reflejo.

    La línea es esta: sobra que el modelo se revise a sí mismo dos veces; no sobra un control independiente sobre el trabajo de otro. Una puerta antes de mergear, un revisor de seguridad, un validador de contrato. Eso no es sobre-verificación, es una barrera, y las barreras no se quitan porque el modelo haya mejorado.

    Un verificador independiente sobre un entregable grande sigue teniendo sentido. Enganchado por defecto a cada tarea pequeña, revisando lo que el modelo ya revisó solo, duplica el coste de los subagentes a cambio de nada.

    Y otra vez Anthropic: para cargas sensibles al coste, limita la delegación.

    Lo único estable: el tope determinista

    Un prompt es una sugerencia que el modelo pondera junto a todo lo que hay en su contexto. Un tope en el harness es un número.

    Si el default del modelo se mueve y tu tope no, tu coste tiene techo.

    Por eso el sitio donde escribes "máximo tres subagentes por tarea" importa más que la frase. En el prompt es una preferencia. En el código que rodea al modelo es una ley. La misma distinción que explico en por qué un LLM por sí solo no es un producto: el modelo propone, el harness decide qué se ejecuta.

    Dónde vive ese número depende de cuánto harness tuyo haya. Si el bucle lo escribes tú —API directa o SDK—, el tope es un contador en la función que lanza subagentes y no hay más discusión. Si trabajas dentro de una herramienta de terceros no tienes esa función, pero casi siempre tienes tres palancas: qué subagentes existen como definición, un hook que intercepte la llamada que los lanza —como los hooks de Claude Code— y el log. Si tu plataforma no te da ninguna de las tres, asúmelo: tu único control es el prompt, y entonces el número de la factura no lo decides tú.

    Cuatro topes de subagentes que no dependen del modelo

    El mecanismo aguanta cualquier generación; el número que metes dentro, no. Ese lo revisas tú, con el log delante.

    • Contador de lanzamientos por tarea. El spawn número N+1 se rechaza, sin negociación.
    • Presupuesto de tokens por ejecución. Cuando se agota, se corta y se devuelve lo que haya.
    • Profundidad máxima de anidamiento. Un subagente que lanza subagentes es donde se va el presupuesto sin aparecer en ninguna traza. Si tu harness permite anidar, el límite es 1 salvo que puedas justificar lo contrario. Y si defines los subagentes como ficheros, como en Claude Code, la lista de herramientas de cada uno es donde se decide quién puede delegar y quién no.
    • Timeout por rama. El subagente colgado también cuesta, sobre todo en latencia.

    El tope tiene un precio y conviene decirlo. Si el modelo iba a repartir bien un trabajo de verdad paralelizable, el rechazo número N+1 le corta el plan por la mitad. Por eso el tope no puede ser solo un throw: define qué pasa después. Lo razonable es degradar, no abortar — el trabajo que iba a delegar lo hace en línea, más lento y más barato, y el log registra que el tope saltó. Un tope que convierte un sobrecoste visible en un resultado truncado silencioso es peor que no tener tope.

    Y el tope solo protege del exceso. Si el próximo modelo vuelve a delegar poco —y ya ha pasado— nunca llega a saltar, y lo que notas es peor cobertura, no peor factura. El log es lo que te dice si el número hay que subirlo, bajarlo o dejarlo en paz.

    Cuántos agentes puede lanzar tu sistema es una decisión de arquitectura y se toma antes de escribir el código, no cuando llega la factura. Es el fondo de lo que cuento en el libro de Spec-Driven Development: lo que no está en la spec lo acaba decidiendo el modelo por ti.

    Qué revisar hoy en tu prompt de orquestación: checklist en 5 pasos

    1. Busca en tu prompt de orquestación las frases que empujan a delegar. Las escribiste contra un modelo concreto. Si ese modelo ya no es el que corre, bórralas o reescríbelas.
    2. Busca las instrucciones de verificación que el modelo se aplica a sí mismo. "Verifica al final", "usa un subagente para revisar tu trabajo", "comprueba tu respuesta". Si estás en Opus 5, quítalas y mide antes y después. Lo que no tocas es el control independiente: si tienes una puerta que valida el entregable de otro agente antes de que salga, se queda donde está.
    3. Loguea cuántos subagentes se lanzan por tarea. Media y percentil 95. Sin ese número no tienes el problema medido, tienes una intuición — va de eso cómo monitorear agentes de IA en producción.
    4. Pon un tope duro en el harness, aunque lo pongas alto. La primera vez que salte te contará algo que no sabías.
    5. Anota contra qué modelo está afinado tu prompt. Modelo y fecha, dos líneas en el repo. Eso convierte el futuro "esto ya no va igual" en "esto se afinó contra 4.7".

    El resumen cabe en una frase: el prompt es una recomendación, el harness es una ley. Todo lo que quieras que sobreviva al próximo modelo, escríbelo en el segundo.

    En Dominicode Labs revisamos configuraciones reales de producción, con sus facturas delante.

    Preguntas frecuentes sobre el coste de los subagentes

    ¿Cuántos subagentes debería lanzar mi sistema por tarea?

    Los menos que resuelvan la tarea. La guía de Anthropic es explícita: si un subagente puede completar el trabajo, usa uno en vez de varios y mantén bajos los recuentos de lanzamiento.

    No hay número universal, pero sí un punto de partida razonable: tope de 3 lanzamientos por tarea y profundidad de anidamiento 1 —un subagente no lanza subagentes—, y a partir de ahí subes solo cuando el log demuestre que hacía falta. Mide el tuyo antes de opinar sobre él.

    ¿Por qué subió el coste de los subagentes si no cambié nada del código?

    Porque el comportamiento por defecto al delegar es una propiedad del modelo y cambia entre versiones. Claude Opus 4.6 lanzaba muchos subagentes, Opus 4.7 tiende a lanzar menos que 4.6 y Opus 5 delega más fácilmente que los anteriores. Cambiar el identificador del modelo en una variable de entorno cambia ese default sin tocar una línea de tu sistema.

    ¿Hay que quitar el subagente verificador de mi orquestador?

    Si corres sobre Claude Opus 5, sí en su forma refleja. Anthropic recomienda eliminar las instrucciones explícitas del tipo "usa un subagente para verificar": el modelo ya verifica su propio trabajo y esas frases provocan sobre-verificación, así que quitarlas reduce tokens desperdiciados sin pérdida de calidad.

    Un verificador independiente sobre un entregable grande sigue teniendo sentido; enganchado a cada tarea pequeña, no. Para las instrucciones de auto-chequeo dentro del propio prompt —el clásico "revisa tu respuesta antes de contestar"— el detalle está en los 2 breaking changes de Claude Opus 5.

    ¿Sigue siendo válido el patrón escritor-verificador?

    Sí como patrón de coordinación. Anthropic documenta que Opus 5 coordina equipos de subagentes bien, con pocos casos de agentes que se pisan el trabajo entre ellos. Lo que deja de tener sentido es el verificador reflejo: un subagente revisando cada tarea pequeña que el modelo ya ha revisado solo.

    ¿El tope de subagentes va en el prompt o en el código?

    En el código. Un tope en el prompt es una sugerencia que el modelo pondera junto a su comportamiento por defecto; en el harness se cumple siempre, sea cual sea el modelo. El prompt sirve para la guía cualitativa —qué escenarios justifican delegar—, no para el límite duro.

    ¿El default de delegación también cambia entre versiones de otros proveedores?

    El comportamiento por defecto al delegar es una propiedad de cada modelo, no del proveedor, así que asumir que se mantiene estable entre versiones es mala idea con cualquiera. Los datos de este post proceden de la documentación de Anthropic sobre Claude Opus 4.6, 4.7 y 5, que lo recoge de forma explícita; si trabajas con otro proveedor, búscalo en su guía de migración antes de dar tu ajuste por bueno, y si no lo documenta, con más razón pon el tope en el harness: lo que no está escrito puede cambiar igual, solo que sin avisarte.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Agentes de IA en el navegador: por qué fallan y cómo arreglarlo

    Agentes de IA en el navegador: por qué fallan y cómo arreglarlo

    Tenía un agente que hacía una cosa aburrida y la hacía bien: leer una cola, crear el recurso por API, comprobar la respuesta, seguir. Si algo fallaba, lo repetía. Lo dejé corriendo toda una tarde sin mirarlo.

    Luego apunté ese mismo agente al navegador, porque el proveedor de turno no tenía API. Misma tarea, mismo bucle, misma cabeza: así se montan hoy casi todos los agentes de IA en el navegador. Y ahí aparece el clásico. El clic de "Confirmar" parece no responder, el bucle reintenta, y al otro lado quedan dos pedidos idénticos.

    No fue un bug del modelo. Fue el bucle haciendo exactamente lo que le pedí: reintentar. Hereda una política diseñada para un mundo donde reintentar es gratis, y el navegador es justo el sitio donde deja de serlo.

    Esto no es un tutorial. Si quieres montarlo y verlo funcionando, el cómo está en automatizar la usabilidad con agentes de IA. Aquí va lo otro: por qué se rompe cuando lo pones a trabajar de verdad. Se rompe siempre por los mismos tres sitios —las esperas, el estado y las acciones que no se pueden deshacer— y ninguno de los tres es culpa del modelo.

    Los agentes de IA en el navegador heredan un bucle que no es suyo

    Un agente es un bucle: observa, decide, actúa, vuelve a observar. Lo conté con detalle en qué es el agentic loop, y todo lo que envuelve al modelo —tools, memoria, política de errores— es lo que llamamos harness.

    Ese harness lleva dentro una suposición que casi nadie hace explícita: si una acción falla, se puede volver a intentar.

    Con una API la suposición se sostiene. El POST devolvió timeout, no sabes si llegó, lo repites. Si la API es decente tienes una clave de idempotencia. Si no, tienes un staging donde da igual. El coste de un reintento es latencia.

    En el navegador se cae. La acción ya salió de tu sistema: un pedido confirmado, un correo enviado, un registro borrado, una publicación en una cuenta real. Y tu bucle no recibe ningún código de estado: recibe una página repintada. Saber si aquello se completó es un paso aparte, que tienes que pedir tú. Casi nadie lo pide.

    Y aquí está el detalle que provoca el desastre: nadie cambia el bucle al cambiar de herramienta. Sustituyes http_request por browser_click en la lista de tools y sigues con la misma política de reintentos y la misma tolerancia a errores.

    Fallo 1: las esperas. Clicable no significa listo

    Playwright, antes de actuar, comprueba que el elemento sea accionable. Son los actionability checks, y la documentación oficial los define así:

    • Visible: tiene un bounding box no vacío y no tiene visibility: hidden.
    • Stable: ha mantenido el mismo bounding box durante al menos dos frames de animación consecutivos.
    • Receives Events: es el hit target del evento de puntero en el punto de la acción.
    • Enabled: no está deshabilitado.

    Lee esas cuatro definiciones otra vez. Son geometría y DOM. Ninguna dice nada sobre si tu aplicación tiene sentido.

    Un botón "Confirmar pedido" puede estar visible, quieto durante dos frames, habilitado y ser el hit target mientras el precio final todavía se recalcula en el backend. Pasa los cuatro checks. El clic es prematuro. Playwright no ha mentido: nunca prometió esperar a que la app estuviera lista, solo a que el elemento fuera clicable.

    Hay más. No todas las acciones piden lo mismo:

    Acción Comprobaciones
    click(), dblclick(), check(), uncheck(), tap() Visible, Stable, Receives Events, Enabled
    fill(), clear() Visible, Enabled, Editable
    selectOption() Visible, Enabled
    hover(), dragTo() Visible, Stable, Receives Events
    press(), pressSequentially(), focus(), blur(), dispatchEvent(), setInputFiles() Ninguna

    Fíjate en dos cosas. fill() no espera a Stable: comprueba que el campo sea visible, esté habilitado y no sea de solo lectura, pero puedes escribir en un input que se está moviendo. Y hay un grupo entero de acciones sin ninguna comprobación, incluida dispatchEvent().

    Ese grupo importa porque es la salida de emergencia. Cuando el clic normal "no funciona", el camino que aparece es disparar el evento a mano. En código de Playwright, locator.dispatchEvent('click'). Desde MCP no existe una tool equivalente: lo que hay es browser_evaluate, que ejecuta tu JavaScript sobre el elemento, y browser_run_code_unsafe, que la propia documentación describe como equivalente a ejecución remota de código.

    Tres caminos distintos y el mismo efecto: ninguno pasa por los actionability checks.

    El agente cree que ha encontrado una solución ingeniosa. Lo que ha hecho es quitar las comprobaciones que le impedían hacer clic demasiado pronto.

    La corrección no es esperar más. Es esperar a otra cosa: a la condición de negocio, no al elemento.

    // Espera al elemento. Pasa los cuatro checks y hace clic.
await page.getByRole('button', { name: 'Confirmar pedido' }).click();

// Espera a que la aplicación esté lista, y entonces hace clic.
await expect(page.getByTestId('gastos-envio')).toHaveText(/\d/);
await expect(page.getByTestId('spinner-total')).toBeHidden();
await page.getByRole('button', { name: 'Confirmar pedido' }).click();

    Ojo con el orden: toBeHidden() en primera posición pasaría antes de que el spinner llegue a aparecer. Solo es seguro después de una aserción positiva.

    Con Playwright MCP el equivalente es browser_wait_for sobre un texto que solo existe cuando el backend ya respondió. No "Total" —que está en el DOM desde el primer render—, sino "Envío calculado" o el importe con su formato final.

    Esperar por estado y no por píxeles es la misma disciplina que separa una suite de tests fiable de una que falla los martes. La trabajo a fondo en el curso de Testing en Angular, y se traslada tal cual a los agentes.

    Fallo 2: el estado. El agente decide sobre una foto caducada

    En el fallo anterior el elemento no estaba listo. Aquí el elemento está listo, pero el agente mira una foto de hace tres segundos. La carrera es la misma; la corrección, no.

    Playwright MCP no le manda screenshots al modelo. Le manda accessibility snapshots: un árbol estructurado de elementos accesibles con refs para interactuar, del tipo e5.

    Es la decisión correcta. Playwright documenta un coste aproximado de 200-400 tokens por snapshot frente a 3.000-5.000 de un screenshot para un modelo de visión. Barato, textual, determinista.

    Pero la letra pequeña está en la misma página: los refs son estables dentro de un único snapshot —el mismo elemento mantiene el mismo ref hasta que la página cambia— y quedan invalidados cuando la página cambia.

    Traducción: el snapshot es una fotografía. Y entre la fotografía y el clic hay una llamada a un LLM que tarda segundos.

    En esos segundos tu SPA puede recibir un evento por WebSocket, reordenar una lista, cerrar un modal o repintar una tabla. Si el nodo desapareció, el ref deja de resolver y la tool falla: molesto, pero visible.

    El caso feo es el otro. Si tu framework recicla el nodo en vez de recrearlo —listas sin key o sin trackBy, scroll virtual—, el e5 que en la foto era "Eliminar borrador" de la fila 3 sigue vivo y ahora es el de la fila 4. Resuelve, el clic sale, y borras lo que no era. El agente no actúa sobre la página: actúa sobre su recuerdo de la página.

    Un locator de Playwright se resuelve en el instante de actuar. Un ref se resolvió antes de que el modelo empezara a pensar. Toda la diferencia está ahí.

    Hay un segundo efecto del estado que casi nadie cuenta, y es el que más planes rompe.

    No puedes paralelizar agentes de navegador como paralelizas agentes de API. Playwright MCP arranca por defecto con un perfil persistente —ahí viven las sesiones y las cookies— y la documentación es tajante: un perfil persistente solo lo puede usar una instancia de navegador a la vez, así que varios clientes MCP concurrentes que compartan el mismo workspace entrarán en conflicto.

    Con la configuración por defecto, ese perfil es un singleton. Lanzar diez subagentes contra la misma cuenta no te da diez veces el rendimiento: te da un conflicto, o peor, diez agentes pisándose la sesión.

    La propia documentación da dos salidas: arrancar cada cliente extra con --isolated, o apuntarlo a un --user-data-dir distinto. La segunda te conserva la sesión guardada. La primera arranca limpia y pierde todo su storage al cerrar el navegador, así que le inyectas el estado inicial con --storage-state.

    Para un agente que reintenta, quédate con la primera. Pierdes comodidad y ganas algo más valioso: poder tirar el estado y repetir el intento desde cero.

    Fallo 3: el bucle no distingue lo que se puede deshacer

    Divide en dos columnas todo lo que hace tu agente.

    Idempotente: navegar, leer, hacer scroll, sacar un snapshot, abrir una pestaña, leer la consola. Repetirlo cien veces no cambia el mundo. Como mucho gasta tokens.

    Con efecto externo: enviar el formulario, confirmar el pago, borrar el registro, publicar el post, invitar al usuario. Repetirlo cambia el mundo, y a veces cambia el mundo de otra persona.

    Para el harness las dos son idénticas. browser_click sobre "Volver" y browser_click sobre "Confirmar pedido" son la misma tool call con distinto ref. El modelo cree que sabe la diferencia; el bucle, que es quien decide reintentar, no la sabe. Sobre los límites reales de un bucle en producción escribí en el loop del agente en producción.

    La confirmación de que esto es un problema real no la pongo yo. La pone Anthropic.

    Claude for Chrome, en beta para planes de pago, navega, hace clic y rellena formularios en tu navegador. El usuario puede pre-aprobar por sitio las acciones que le permite. Y aun así, el producto sigue preguntando antes de ciertas acciones irreversibles o potencialmente dañinas, como hacer una compra.

    Si el reintento fuera seguro, ese gate no existiría. Nadie construye una interrupción humana específica alrededor de "comprar" por gusto: la construye porque comprar dos veces no se arregla razonando mejor. Es el mismo principio de aprobación previa del que hablé en computer use con Claude Code.

    El navegador viene con tus credenciales dentro

    La documentación de Playwright MCP tiene una frase que deberías pegar en la pared antes de darle un navegador a un agente:

    Playwright MCP is not a security boundary.
    (Playwright MCP no es una frontera de seguridad.)

    No es un aviso legal. Es una descripción exacta de lo que estás montando. Ese navegador lleva las sesiones del usuario real, sus cookies, sus tokens y su banca abierta en otra pestaña. Y cualquier texto que la página muestre entra en el contexto del modelo.

    Anthropic lo midió sobre su propia extensión. En el anuncio del piloto de Claude in Chrome, de agosto de 2025: 123 casos de prueba sobre 29 escenarios de ataque, 23,6% de éxito de la inyección de prompts sin mitigaciones y 11,2% con las defensas activadas en modo autónomo.

    Fíjate en que el segundo número no es cero. Algo más de uno de cada diez intentos seguía pasando, en la configuración de quien fabrica el modelo y tiene todos los incentivos para que no pase.

    Darle un navegador a un agente no es añadir una tool más al array. Es una decisión de arquitectura sobre qué credenciales pones al alcance de un bucle que, por diseño, insiste.

    Qué hacer con esto hoy

    1. Afirma el estado, no esperes al elemento. Antes de cada acción con efecto, exige una condición de negocio verificable: un texto que solo aparece cuando el backend respondió, un importe con formato final, un contador que cuadra. Si no sabes escribir esa aserción, tu agente tampoco sabe si la app está lista.

    2. Clasifica tus acciones y cierra las pocas irreversibles con un gate. No pidas aprobación para todo: eso degenera en aprobar en automático en tres días. Pídela solo en la columna corta. En Claude Code se implementa con hooks, como lo monté en hooks como guardrails.

    3. Usa una clave de idempotencia cuando la aplicación te la dé. Un identificador de operación en el formulario, un borrador con ID estable, un endpoint que acepta la misma referencia dos veces. Si controlas la app de destino, es media hora de trabajo y elimina la clase entera de fallo.

    4. Trabaja con perfil aislado y --storage-state. Estado desechable significa reintentos limpios. Estado persistente significa que el segundo intento arranca desde la basura del primero.

    5. Verifica después de actuar, no solo antes. browser_network_requests y browser_console_messages te dicen si la petición salió y si la app se quejó. Actuar a ciegas y volver a intentar es exactamente cómo se duplican pedidos.

    Diseñar así el bucle —qué se reintenta, qué se para, qué se verifica— es lo que separa un agente de demo de uno que dejas suelto, y es lo que trabajamos en el curso Construye con IA.

    El bucle no va a distinguir por ti entre leer y comprar. Esa frontera la dibujas tú, hoy, antes de la próxima ejecución. Si quieres ver estos patrones aplicados sobre proyectos reales y con el código delante, en Dominicode Labs es donde los montamos.

    Preguntas frecuentes

    ¿Por qué mi agente funciona bien contra APIs y falla en el navegador?

    Porque el bucle está construido sobre la idea de que una acción fallida se puede repetir. Con una API eso suele ser cierto y barato. En el navegador, la acción ya produjo un efecto fuera de tu sistema —un pedido, un correo, un borrado— y confirmar si se completó exige un paso extra que el bucle no da solo. Cambiaste la herramienta, no la política de reintentos.

    Si Playwright ya espera a que el elemento sea accionable, ¿por qué hace clic antes de tiempo?

    Porque sus comprobaciones son geométricas y de DOM: visible, estable, hit target y habilitado. Estable significa que el bounding box no cambió durante dos frames de animación, no que los datos hayan cargado. Un botón puede pasar los cuatro checks mientras el backend todavía calcula. Clicable no es lo mismo que listo.

    ¿Cómo hago que un agente espere a que la aplicación esté lista de verdad?

    Espera por una condición de negocio, no por un elemento: un texto que solo se renderiza cuando llegó la respuesta, un importe con su formato final, un estado que pasó de "calculando" a un valor. Con Playwright MCP, browser_wait_for sobre ese texto. Regla práctica: si el marcador que esperas ya está en el DOM en el primer render, no te sirve.

    ¿Puedo lanzar en paralelo varios agentes de IA en el navegador?

    No con la configuración por defecto. Playwright MCP usa un perfil persistente y su documentación advierte de que solo lo puede usar una instancia de navegador a la vez, así que varios clientes MCP concurrentes en el mismo workspace entran en conflicto. La salida documentada es arrancar cada cliente extra con --isolated —con --storage-state si hace falta sesión inicial— o apuntarlo a un --user-data-dir distinto si quieres conservar la sesión. Y, normalmente, cuentas distintas.

    ¿Qué acciones de un agente de navegador deberían pedir aprobación humana?

    Solo las que no se pueden deshacer: pagos, envíos definitivos, borrados, publicaciones e invitaciones. Navegar, leer o sacar snapshots no necesitan gate. Es la línea que sigue Claude for Chrome, que pre-aprueba por sitio y aun así vuelve a preguntar antes de acciones irreversibles como una compra. Si pides confirmación para todo, en tres días la darás en automático.

    ¿Es mejor accessibility snapshot o screenshot para un agente de navegador?

    El snapshot, casi siempre. Playwright documenta un coste aproximado de 200-400 tokens por snapshot frente a 3.000-5.000 de un screenshot para un modelo de visión, y además da refs con los que interactuar. Su límite es otro: esos refs solo son estables dentro de ese snapshot y se invalidan cuando la página cambia. El screenshot sigue disponible como tool por defecto (browser_take_screenshot) para lo que el árbol de accesibilidad no expresa, como un canvas o un mapa. Lo que habilita --caps=vision no es la captura: es poder interactuar por coordenadas sobre ella.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Inyección indirecta de prompts: cómo proteger tus agentes de IA

    Inyección indirecta de prompts: cómo proteger tus agentes de IA

    Tengo un flujo que uso casi a diario: abro Claude Code, le pido que mire por MCP los errores nuevos de Sentry y que proponga un arreglo. Me ahorra media hora.

    Hasta hace poco nunca me pregunté quién escribe esos errores.

    Porque un evento de Sentry no es un dato de mi sistema. Es texto que llega de fuera y aterriza en la misma ventana de contexto que un agente con mi terminal, mis variables de entorno y mi token de GitHub. Eso es una inyección indirecta de prompts esperando a que alguien la escriba.

    Alguien la escribió. Y no se parece a los ejemplos de juguete de hace dos años.

    Agentjacking: una inyección indirecta de prompts que sí funciona

    El agentjacking es un ataque de inyección indirecta de prompts en el que alguien escribe instrucciones maliciosas dentro de una fuente de datos que un agente de IA consulta —un evento de error, un ticket, una alerta— para que el agente las ejecute con los permisos de su dueño. Lo documentó Tenet Security en junio de 2026 contra Claude Code, Cursor y Codex conectados a Sentry por MCP.

    El punto de entrada es la DSN de Sentry: una credencial que es pública por diseño, de solo escritura, y que está en el JavaScript que sirve tu propia web.

    Con esa DSN y cualquier cliente HTTP capaz de hacer un POST, el atacante publica un evento de error falso en tu proyecto. No hay explotación de ninguna vulnerabilidad: es la API usada para lo que existe.

    Claude Code, Cursor y Codex recuperaron ese evento vía MCP, no lo distinguieron de un error legítimo de la aplicación y ejecutaron los comandos del atacante con los privilegios del propio developer. Tenet probó más de 100 objetivos en condiciones controladas con un 85% de éxito.

    Un solo error inyectado alcanza variables de entorno, claves de AWS, tokens de GitHub, credenciales de git y URLs de repositorios privados. Con eso se llega a CI/CD y a infraestructura cloud sin volver a tocar el agente.

    El ataque además esquiva EDR, firewall, IAM y VPN, y no porque los evada: nada en la cadena está sin autorizar. El agente podía leer Sentry, el developer podía leer sus secretos y la red podía salir. Tenet lo llama Authorised Intent Chain, cadena de intención autorizada.

    Y los prompts no ayudaron. Ejecutaron el código incluso cuando se les había dicho que ignoraran los datos no confiables.

    Sentry reconoció el reporte el 3 de junio de 2026, el mismo día en que se envió, y añadió un filtro que bloquea la cadena concreta del payload identificado. Datadog, PagerDuty y Jira tienen la misma exposición. Tenet publicó además una herramienta de endurecimiento, y la Cloud Security Alliance publicó la nota técnica, que The New Stack resumió.

    Nada de esto es una categoría nueva: OWASP lo clasifica como LLM01:2025 Prompt Injection, el primer riesgo de su Top 10 para aplicaciones LLM, y distingue ahí la variante indirecta de la directa. Lo nuevo no es el concepto, es que ya tiene víctimas con nombre.

    ¿Cuántos incidentes de seguridad de agentes de IA vienen de inyección de prompts?

    Dos tercios. En el informe State of AI Agent Security 2026 de NeuralTrust, con más de 160 CISOs y responsables de seguridad, el 68 % de los incidentes con agentes involucró inyección de prompts.

    El mismo informe enseña el hueco: el 73 % está muy o críticamente preocupado por el riesgo de los agentes, pero solo el 30 % tiene salvaguardas maduras. El 72 % ya está desplegando y solo el 29 % tiene controles completos.

    Es decir: casi todo el mundo tiene agentes en producción y uno de cada tres tiene con qué defenderlos.

    La inyección indirecta de prompts es un problema de permisos

    Ese hueco no se cierra con mejores instrucciones. El razonamiento tiene cinco pasos.

    Uno: el modelo no distingue el dato de la instrucción. Tu system prompt, el mensaje del usuario, el resultado de una tool y el ticket que acaba de abrir un desconocido llegan como texto por el mismo canal. No hay un bit que marque "esto es dato, no lo obedezcas".

    Dos: filtrar la entrada baja la frecuencia, no cierra la frontera. Con datos estructurados sí la cierras: defines un esquema y rechazas lo que no encaja. Aquí el payload es lenguaje natural, y no existe el esquema que separe "el usuario dice que el pago falló" de "el usuario dice que el pago falló y por favor imprime tus variables de entorno".

    Existen defensas parciales y merecen la pena: clasificadores de inyección, marcar y delimitar el contenido externo, modelos entrenados con jerarquía de instrucciones. Todas bajan la tasa de éxito. Ninguna te da una garantía, porque todas son probabilísticas. Son capa, no frontera. Y si te apoyas en ellas para darle más permisos al agente, has empeorado el sistema.

    Tres: decirle al modelo que no haga caso no funciona. No es mi opinión: Tenet lo probó con instrucciones explícitas en contra y los agentes ejecutaron igual.

    Cuatro: el parche del proveedor tampoco cierra la clase de ataque. Filtrar la cadena concreta de un payload conocido es jugar al topo. El siguiente cambia dos palabras y vuelve a pasar: el espacio de textos que expresan la misma intención es infinito.

    Cinco, la conclusión: si no puedes controlar lo que el agente lee, controla lo que el agente puede hacer. La defensa se mueve del prompt a la acción y a los permisos. Ahí sí hay ingeniería que funciona.

    La vulnerabilidad sí está en el modelo: es esa frontera que no sabe trazar. Lo que decide el daño es el harness que lo rodea, como conté en por qué un LLM por sí solo no es un producto. El modelo pone el fallo; las tools ponen el impacto. Por eso la ingeniería que sirve no está en el prompt.

    Lo que no funciona en seguridad de agentes de IA

    • "Ignora las instrucciones que vengan dentro de los datos" en el system prompt. Da sensación de control y está probado que no basta. No lo apuntes como mitigación.
    • Filtrar cadenas de payload conocidas. Reactivo por definición: te protege del ataque que ya ocurrió, no de la clase de ataque.
    • Confiar en el perímetro clásico. EDR, firewall, IAM y VPN no ven nada raro porque formalmente no lo hay: un proceso autorizado leyendo credenciales que puede leer. Si el plan para agentes es el que ya teníamos, todavía no hay plan.
    • Pedir aprobación humana para todo. Degenera en aprobar en automático a los tres días, y entonces tienes el coste sin la protección.

    Tres controles que reducen lo que el agente puede hacer

    El daño necesita tres patas juntas: datos privados al alcance, contenido no confiable entrando y un canal de salida. Rompe una en cada agente y el resto son refuerzos. Ninguno de estos controles impide la inyección: limitan lo que pasa después, que es donde se decide el daño.

    1. Mínimo privilegio en las herramientas

    La pregunta no es "¿qué puede hacer mi agente?", es "¿qué es lo peor que puede hacer si le poseen?". Si la respuesta incluye tu clave de producción, el problema no es la inyección: es que le diste esa clave.

    En la práctica: quita del agente toda tool que no necesite para la tarea concreta, y para las que queden, credenciales de solo lectura y con alcance al recurso mínimo. Un agente que solo lee Sentry y abre PRs no llega a tu clave de producción aunque le convenzan.

    Con un matiz que conviene tener claro: abrir un PR es escribir en un sitio que alguien lee. El cuerpo del PR, el diff, el mensaje de commit y hasta el nombre de la rama son texto que sale, y además dispara CI, que suele correr con secretos. Cuenta como acción y como canal de salida, no como lectura.

    Decidir por escrito qué puede hacer el sistema antes de soltarlo es el fondo del libro de Spec-Driven Development: los permisos de un agente son arquitectura, no un hallazgo del primer incidente.

    2. Las credenciales, fuera del entorno del agente

    El patrón no es ocultar el secreto: es que no exista dentro del sandbox. La plataforma lo sustituye al salir la petición y el agente solo ve un marcador opaco. Anthropic lo hace así en las vaults de Managed Agents: el sandbox ve un placeholder y el secreto se inyecta en el egress. Una inyección exitosa no exfiltra lo que nunca estuvo en el contexto.

    Lo que sigue pudiendo hacer es usar esa credencial mientras esté en su sitio, así que esto no sustituye al mínimo privilegio del punto anterior: se combina. Ejecútalo además en un contenedor con disco y red acotados, como el sandbox con Docker de Hermes Agent.

    3. Puerta humana para lo irreversible

    No para todo: eso mata el producto y acaba con la gente aprobando en automático. Solo para lo que no se deshace: borrar, enviar, pagar, desplegar, escribir en producción. En Claude Code se implementa con hooks que interceptan la llamada antes de ejecutarla: hooks para guardrails y logging.

    Tres controles que contienen y detectan

    4. Allowlist de salida

    Toda exfiltración necesita un destino. Si el agente solo habla con una lista corta de hosts, el atacante pierde el canal fácil. No pierde todos, y conviene saberlo: queda el DNS si no lo acotas también, y quedan los servicios que sí permites.

    En este ataque concreto es demoledor: el atacante ya tiene la DSN de escritura de tu Sentry, y Sentry está en tu allowlist por definición. La regla útil es más estrecha — allowlist de salida, DNS acotado, y ningún destino permitido donde el atacante pueda leer lo que el agente escribe. Es barato y aparece poco en las configuraciones que reviso, porque el agente "necesita internet" y casi nunca lo necesita entero.

    5. Toda salida de herramienta es entrada no confiable

    Este es el que cuesta. El resultado de un MCP, de una API o de una búsqueda tiene el mismo estatus que el input de un usuario anónimo: sin privilegio de instrucción y sin capacidad de disparar acciones.

    En la práctica: que el contexto que lee el dato ajeno no sea el mismo que decide la acción. Extrae lo que necesitas en un paso aparte y pásale al que planifica datos estructurados, no el texto original. En tus propios servidores esa separación va en el diseño desde el minuto uno, como conté en cómo crear un MCP Server con seguridad.

    6. Observabilidad

    Como este ataque no deja rastro en las herramientas tradicionales, tu traza de tool calls es el único sitio donde el incidente es visible. Registra qué tool se llamó, con qué argumentos y de qué contenido salió la decisión: va de eso cómo monitorear agentes de IA en producción.

    Resumen de los seis controles contra la inyección indirecta de prompts, ordenados por retorno:

    Control Qué corta Coste
    Mínimo privilegio en tools Casi todo el impacto, de golpe Bajo
    Credenciales fuera del sandbox La exfiltración de secretos Medio
    Puerta humana en lo irreversible El daño que no se deshace Bajo
    Allowlist de salida Los canales de salida fáciles, no todos Bajo
    Salidas de tools no confiables Decisiones basadas en texto ajeno Medio
    Observabilidad Nada; te permite enterarte Medio

    Cómo empezar a proteger tu agente de IA hoy

    Coge tu agente principal y lista sus tools en una hoja. Al lado de cada una escribe la peor acción que permite si el texto que entra por ahí lo escribe un atacante.

    Lo normal es que salgan dos o tres tools que sobran, y alguna credencial que no debería vivir dentro del contexto. Quita eso hoy. Es más defensa que cualquier párrafo añadido al system prompt.

    La inyección indirecta de prompts no tiene arreglo a nivel de modelo, al menos por ahora. El radio de explosión sí, y depende de decisiones que tomas tú al conectar las herramientas.

    Construir agentes con este criterio desde el principio es lo que trabajamos en el curso Construye con IA, y en Dominicode Labs revisamos configuraciones reales de producción.

    Preguntas frecuentes sobre inyección indirecta de prompts

    ¿Qué es la inyección indirecta de prompts y en qué se diferencia de la directa?

    La inyección indirecta de prompts consiste en colocar instrucciones maliciosas dentro de datos que el agente leerá después: un ticket, un PDF, un comentario o un evento de error. En la directa el ataque lo escribe el usuario en el chat; en la indirecta el usuario es honesto y el veneno llega por el contenido que el agente consulta para trabajar. El atacante no necesita acceso al agente: le basta con escribir en una fuente que el agente lea.

    ¿Sirve poner en el system prompt que ignore las instrucciones que vengan dentro de los datos?

    No como mitigación seria. La investigación de agentjacking de Tenet Security probó ese escenario y los agentes ejecutaron los comandos del atacante igualmente. La causa es estructural: instrucciones del sistema y contenido externo comparten ventana de contexto, sin marca que permita tratarlos con distinta autoridad.

    ¿Es MCP inseguro por diseño?

    MCP no introduce la inyección indirecta de prompts, pero amplía su superficie: son las herramientas conectadas por MCP las que traen contenido no confiable —errores, tickets, páginas— al contexto del modelo. El riesgo aparece cuando la tool que lee datos ajenos convive con tools que ejecutan acciones y con credenciales en el entorno.

    ¿Detectan el agentjacking un EDR, un firewall o las políticas de IAM?

    No. Según la investigación de agentjacking de Tenet Security (junio de 2026), ni un EDR, ni un firewall, ni las políticas de IAM detectan el ataque: encadena acciones todas autorizadas — un agente leyendo una fuente permitida, un proceso accediendo a credenciales que puede leer y tráfico saliendo por donde sale siempre. La única traza útil está en el registro de tool calls.

    ¿Qué es la DSN de Sentry y por qué es un riesgo para un agente?

    La DSN de Sentry es la credencial que identifica tu proyecto para enviarle eventos, y es pública por diseño: viaja en el JavaScript que sirve tu propia web porque el navegador del usuario tiene que poder reportar errores. Es de solo escritura, así que quien la tenga no puede leer tus eventos, pero sí escribir eventos nuevos.

    El riesgo no es la DSN en sí, que lleva años funcionando así: es que ahora un agente lee esos eventos y los trata como información de confianza.

    Mi agente está conectado a Sentry, Datadog, Jira o PagerDuty. ¿Qué hago esta semana?

    Reduce lo que ese agente puede hacer con lo que lee: quita las tools que no necesita, saca las credenciales del entorno, restringe la red a una allowlist y exige confirmación humana en acciones irreversibles. Los cuatro comparten la misma exposición: la fuente que el agente trata como confiable admite escritura desde fuera.

    ¿Van a resolver los modelos nuevos la inyección indirecta de prompts?

    No conviene planificar como si fueran a hacerlo. La inyección indirecta de prompts es un problema arquitectónico, no de capacidad del modelo: mientras datos e instrucciones lleguen por el mismo canal, ninguna mejora garantiza que el modelo distinga lo que debe obedecer de lo que solo debe leer.

    Si algún día llegan por canales distintos de verdad, este análisis cambia. Hoy no ha cambiado, y el control real sigue estando en los permisos de las herramientas.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Cómo explicar IA a tu jefe: 6 frases que acaban en tu sprint

    Cómo explicar IA a tu jefe: 6 frases que acaban en tu sprint

    La reunión duró cuarenta minutos. Al final, el director de producto lo cerró con una frase: "entonces montamos un agente que conteste con nuestra documentación y que no se invente nada, para el sprint que viene".

    Todo el mundo asintió. Yo también asentí, y ese fue mi error.

    En esa frase había tres proyectos distintos, un criterio de aceptación imposible de cumplir y una fecha. Lo que aprendí ese trimestre es que explicar IA a negocio no es un favor que le haces a tu jefe: es una tarea técnica que, si no haces, la pagas tú.

    Resumen rápido

    Explicar IA a negocio no consiste en corregir términos: consiste en convertir cada frase de la reunión en una decisión escrita antes de que llegue al sprint como alcance. Seis frases hacen casi todo el daño: "es solo un prompt", "necesitamos un agente", "entrénalo con nuestros datos", "que no alucine", "con IA iremos mucho más rápido" y "¿esto ya está en producción?". El método son cuatro pasos: traduce a decisión y no a definición, pon el tradeoff con números aunque sean aproximados, deja la decisión escrita y pelea el alcance en lugar de la palabra.

    El malentendido no se queda en la reunión: acaba en el alcance de tu sprint

    Cuando alguien de negocio usa mal un término técnico, tú y yo hacemos lo mismo: dejarlo pasar. No es el momento, se entiende por el contexto.

    El problema es que en proyectos de IA los términos no son adorno. Son alcance.

    "Agente" no describe una feature: describe un sistema con permisos y modos de fallo propios. "Que no alucine" no es un requisito: es una promesa que nadie puede firmar. Y las dos acaban redactadas como criterios de aceptación por alguien que no tenía por qué saber lo que esas dos palabras arrastran.

    Heredas el malentendido convertido en alcance. Y el alcance, a diferencia de la palabra, tiene fecha.

    Las definiciones limpias están en el diccionario de términos de IA y puedes mandar ahí a quien pregunte. Aquí van las seis frases y la factura que te llega cuando nadie las traduce.

    Traducir IA a negocio: las seis frases y lo que cuestan

    Estas son las seis frases que más veces he oído en reuniones de proyecto de IA, lo que cree quien las dice y la factura concreta que llega al sprint:

    Lo que dice Lo que cree que significa Lo que te llega al sprint
    "Es solo un prompt" Una frase bien escrita, medio día La estimación dividida entre tres
    "Necesitamos un agente" Un chat con botones Un sistema con permisos sobre datos reales
    "Entrénalo con nuestros datos" Que el modelo aprenda de sus PDF Semanas en el proyecto equivocado
    "Que no alucine" Un bug que se arregla Un criterio de aceptación que no cierra nunca
    "Con IA iremos mucho más rápido" El mismo trabajo en menos tiempo Fechas puestas sobre una cifra que nadie midió
    "¿Esto ya está en producción?" Si responde, está terminado Tú eres el sistema de evaluación, en tu tiempo

    "Es solo un prompt" — por qué la estimación se te va al triple

    Cree que el trabajo es redactar bien una instrucción. Medio día, uno si hay que probar variantes.

    El prompt es la pieza pequeña. Alrededor va el contexto que le pasas, las herramientas que puede llamar, qué ocurre cuando devuelve basura y cómo compruebas que la semana que viene sigue funcionando igual. Todo eso junto es lo que conté en por qué un LLM por sí solo no es un producto.

    El coste llega en la estimación: dijiste dos días pensando en la instrucción, y el ticket incluía en silencio todo lo demás. Cuando pides más tiempo, la conversación ya no es "el problema era más grande", es "¿por qué tardas el triple en escribir una frase?".

    "Necesitamos un agente" — qué te están pidiendo en realidad

    Cree que es un chat con botones que contesta en lenguaje natural.

    De verdad es un bucle que decide por su cuenta, llama herramientas y tiene permisos sobre sistemas reales. La distancia entre las dos cosas la desarrollé en IA generativa vs IA agéntica, y es la distancia entre dos presupuestos.

    El coste es que diste una estimación para un envoltorio de chat y te han pedido un sistema que actúa solo. Y "actúa" arrastra preguntas que no estaban en el ticket: sobre qué puede escribir, quién lo autoriza, cómo se detiene a mitad de ejecución, qué queda auditado.

    Ninguna cabe en el sprint que ya tenía fecha antes de que existieran.

    "Entrénalo con nuestros datos" — semanas en el proyecto equivocado

    Cree que toca fine-tuning: echarle los PDF de la empresa al modelo y que aprenda.

    Casi siempre lo que quiere es que el sistema busque en sus documentos antes de responder. Cuál toca en cada caso lo conté en RAG vs fine-tuning vs contexto.

    El coste son semanas en el proyecto equivocado. Y lo peor no es el tiempo: después nadie lo lee como un malentendido de alcance, se lee como que "la IA no funcionó" y que el que la montó fuiste tú.

    La versión hermana es "ponle memoria", que para quien lo dice significa acordarse de todo para siempre. Debajo hay ventana de contexto y coste por token. Si no sale antes, eliges arquitectura para sostener una expectativa que nadie revisó.

    "Que no alucine" — el criterio de aceptación que no cierra nunca

    Cree que es un bug: se abre ticket, se arregla, se cierra.

    Es consecuencia de cómo funciona el modelo. Se acota con límites de dominio, verificación y citas, y se reduce mucho. No se elimina. El porqué está en por qué la IA se inventa cosas.

    Este es el más caro de la lista por una razón concreta: se escribe. "El sistema no debe dar información incorrecta" aterriza tal cual como criterio de aceptación, y es una casilla que no vas a marcar nunca. No porque sea difícil: porque no se puede demostrar sobre entradas que no controlas. En la demo funciona y en la retro siguiente alguien trae un caso.

    Te quedas como responsable indefinido de algo que, por diseño, no tiene línea de meta.

    "Con IA iremos mucho más rápido" — la cifra que nadie midió

    Cree que es el mismo trabajo en menos tiempo.

    La IA mueve el cuello de botella: escribir código deja de ser lo caro, y especificar y revisar código que no escribiste pasan a serlo. Es lo que más ha cambiado en 15 años programando, y revisar es trabajo aunque no aparezca en ningún tablero.

    El coste son fechas puestas sobre una cifra que nadie midió. Nadie dice en voz alta "asumamos que iremos un 40% más rápido": se asume en silencio y aparece en el roadmap.

    Y cuando alguien lo mide en serio, el resultado incomoda. En el ensayo controlado de METR, 16 developers open-source experimentados resolvieron 246 tareas con y sin IA: creyeron que habían ido un 20 % más rápidos y en realidad tardaron un 19 % más. Cuidado con usar ese dato como arma, porque el propio METR lo da hoy por histórico —las herramientas eran de principios de 2025— y sirve justo para lo contrario de lo que parece: si los únicos que lo midieron con rigor ya no dan su número por vigente, nadie debería estar poniendo fechas sobre uno inventado.

    Sin medición no hay defensa: si el trimestre se cumple, la IA funcionó; si no, el equipo no la supo aprovechar. Lo único que rompe el bucle es llegar con números propios, y de eso va cómo medir la productividad en equipos que usan IA.

    "¿Esto ya está en producción?" — sin evals, el sistema de evaluación eres tú

    Cree que si responde bien en la demo, está terminado.

    Sin evals automáticos, que son los unit tests de un sistema con LLM, ni observabilidad, no sabes si funciona. Sabes que no ha explotado delante de ti todavía.

    El coste es el más silencioso de todos: tú eres el sistema de evaluación. Cada ajuste de prompt, cada versión nueva del modelo, cada caso raro que reporta un cliente pasa por tu criterio, a mano. Ese trabajo no está en ninguna planificación y crece con el uso: cuanto mejor le va al producto, más de tu tiempo se come mantenerlo respirando.

    Cómo explicar IA a tu jefe sin quedar de listo

    Tener razón no sirve de nada si la forma de decirlo te deja fuera de la conversación. Quien pide esto tiene su propia fecha encima. Cuatro cosas que funcionan.

    1. Traduce a decisión, no a definición. No expliques qué es un agente. Pregunta: "cuando dices agente, ¿quieres que actúe solo o que responda cuando le preguntan?". La definición no cambia nada; esa respuesta cambia el proyecto. Y la contesta él, así que la decisión sigue siendo suya.

    2. Pon el tradeoff con números, aunque sean aproximados. "Dos semanas si solo responde, seis si actúa solo" convierte un debate de palabras en una elección con precio. Da siempre rango y nunca una fecha suelta: la fecha se te queda pegada. Y si puedes, remata con la versión pequeña: "el día 12 tienes la que responde y cita fuentes; la que actúa sola es otra conversación". No estás negociando el alcance desde arriba, estás poniendo algo antes sobre la mesa. Con eso discute muchísima menos gente.

    3. Deja la decisión escrita. No hace falta un documento formal: dos líneas en el ticket o un correo con copia a los que estaban en la reunión. No es para tener razón después, sino para que el malentendido salga antes de escribir código. Si ahí pone "el sistema responde consultas, no ejecuta acciones sobre datos de cliente", quien lo lee contesta "espera, yo quería que ejecutara". Y te lo dice el martes, no en la demo del mes que viene. Ese es el argumento real para trabajar con especificaciones y la base del libro de Spec-Driven Development.

    4. No pelees la palabra, pelea el alcance. Da igual cómo lo llame. Lo que tiene que quedar fijado por escrito es qué hace, con qué permisos y qué pasa cuando falla. Esas tres cosas son el contrato; el término es decoración.

    Y si te toca opinar antes de que se apruebe el proyecto, ahí van cinco preguntas antes de aprobar un proyecto de IA.

    Explicar IA a negocio es parte de tu trabajo técnico

    Lo que cambió con la IA es el margen entre lo que negocio cree que pide y lo que hay que construir. Ese margen lo pagas tú en horas.

    Mañana, en la próxima reunión donde suelten una de estas seis frases, no la corrijas. Haz una pregunta que fuerce una decisión y escribe la respuesta en el ticket con las palabras de quien la dijo.

    Con eso dejas de heredar el malentendido. Y en un proyecto de IA, eso es la mitad del trabajo.

    Estas conversaciones, sobre proyectos reales, pasan cada semana en Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿Cómo explico un proyecto de IA a mi jefe?

    No lo expliques: conviértelo en una decisión suya. Pregunta si el sistema tiene que actuar por su cuenta o solo responder cuando le preguntan, pon precio a cada opción en la misma frase ("dos semanas si solo responde, seis si actúa solo") y escribe la respuesta en el ticket con sus palabras. La definición no cambia nada; esa decisión cambia el proyecto entero.

    ¿No es el trabajo de mi jefe entender lo que pide?

    Entenderlo es su trabajo, sí, pero el coste de que no lo entienda cae en tu calendario, no en el suyo. Traducir hacia arriba no es un favor: es proteger tu propia estimación, y es una habilidad senior tan real como diseñar el sistema.

    ¿Cómo explico que "que no alucine" no es un requisito válido sin sonar a excusa?

    No discutas el requisito: propón otro que sí se pueda verificar. Cambia "no debe dar información incorrecta" por "toda respuesta cita el fragmento del que sale, y si la búsqueda no devuelve nada, el sistema responde que no lo sabe".

    Que eso último lo decida la búsqueda y no el modelo es lo que lo hace comprobable. Y añade la segunda mitad antes de que te la traigan ellos: sobre una lista fija de preguntas, alguien revisa que el fragmento citado sostenga la respuesta. Citar el documento correcto y tergiversarlo también es fallar.

    ¿Qué pregunto exactamente cuando alguien dice "necesitamos un agente"?

    Pregunta una sola cosa: "¿quieres que actúe por su cuenta o que responda cuando le preguntan?". Si contesta que actúe, encadena tres más: sobre qué sistemas puede escribir, quién lo autoriza y qué pasa cuando se equivoca. Esas cuatro respuestas son el alcance real.

    ¿Cómo sé si me están pidiendo fine-tuning o búsqueda sobre documentos?

    Pregunta qué pasa cuando el documento cambia. Si la respuesta es "tiene que responder con la versión nueva ya", están describiendo búsqueda sobre documentos, no entrenamiento. El fine-tuning ajusta cómo responde el modelo; si metes ahí información que cambia cada semana, te toca reentrenar cada semana.

    ¿Cómo estimo si negocio aún no ha decidido si el sistema actúa o solo responde?

    No estimes el proyecto: estima las dos versiones. Un rango para la que solo responde y otro para la que actúa sobre datos reales, con la diferencia en una línea. Así la fecha queda atada a esa decisión y no a tu velocidad.

    ¿Y si mi jefe se molesta cuando le matizo un término?

    No corrijas la palabra y ese roce casi nunca aparece. Lleva la conversación a qué hace el sistema, con qué permisos y qué ocurre cuando falla, y deja que él lo llame como quiera.

    Y si ya se ha molestado, no lo resuelvas en la reunión. Escríbele después el comportamiento que entendiste, con sus palabras, y pregúntale si es eso. Cuesta mucho ofenderse con alguien que te está confirmando lo que pediste.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • ¿La IA va a sustituir a los programadores? Estás preguntando mal

    ¿La IA va a sustituir a los programadores? Estás preguntando mal

    Hace unas semanas terminé una formación de Claude Code con un equipo de backend. Nueve personas. Al acabar, el más senior de la sala esperó a que se fueran los demás para hacerme la pregunta de verdad.

    "Bezael, sin rodeos: ¿la IA va a sustituir a los programadores? Aquí ya no hay nadie de RRHH."

    Le dije que la respuesta no le iba a gustar, porque no es sí ni es no. Es que la pregunta está mal hecha, y por eso lleva tres años sin producir nada útil aparte de hilos de Twitter.

    La IA no va a sustituir a los programadores: está sustituyendo tareas de programación. Nadie automatiza puestos. Se automatizan tareas — y casi ningún puesto es una sola tarea.

    Tu trabajo no es una cosa: la IA sustituye tareas, no puestos

    Piensa en un abogado. Redacta escritos, busca jurisprudencia, interpreta la ley, negocia y responde de lo que firma. Las dos primeras se automatizan razonablemente bien hoy. Las tres últimas, nada.

    Ahora hazlo con tu semana.

    Un developer teclea implementación, busca en documentación, lee stack traces, escribe boilerplate, migra sintaxis vieja a sintaxis nueva. Y además decide la arquitectura, decide qué no se va a construir, negocia el alcance con producto, entiende el contexto que no está escrito en ningún ticket, y responde de lo que se despliega un viernes a las seis.

    El primer grupo se está automatizando de verdad, hoy, no en 2030. El segundo no se ha movido ni un milímetro.

    Lo que ocurre entonces no es que desaparezca el puesto. Es que cambia la proporción. Menos horas de lo mecánico, más horas de lo otro.

    Y ahí está el problema real, el que casi nadie nombra: no todo el mundo quiere —o sabe— pasar más tiempo en la parte que queda.

    El patrón tiene cincuenta años: el cajero automático no acabó con los cajeros

    Esto ya pasó. Varias veces.

    El caso mejor documentado es el del cajero automático. En 1990 había unos 100.000 instalados en Estados Unidos; dos décadas después rondaban los 400.000. Entre finales de los ochenta y mediados de los dos mil, la sucursal urbana media pasó de necesitar unos 21 empleados de ventanilla a unos 13.

    El titular obvio era "los cajeros automáticos acaban con los cajeros humanos". Y durante dos décadas no ocurrió: el economista James Bessen documentó que el empleo total de cajeros de banca no solo aguantó el despliegue, sino que creció ligeramente.

    ¿Por qué? Porque operar una sucursal salía más barato y los bancos abrieron más. Y porque las tareas que no se automatizaron —vender, resolver el caso raro, sostener la relación con el cliente— pasaron a ser la mayor parte del puesto.

    El empleado de ventanilla de 2005 hacía un trabajo distinto al de 1980 con el mismo nombre en la nómina.

    Y aquí va la parte que casi nunca se cita, porque estropea la moraleja: a partir de 2010 el empleo de cajeros sí se hundió. Ha caído cerca de un 30% desde entonces, hasta quedar en poco más de 340.000 puestos. La banca online remató lo que el cajero automático solo había recolocado.

    Esa es la lección completa, y es bastante más útil que la versión bonita: primero cambia la composición del trabajo; después, si la tecnología sigue avanzando, cambia el número de puestos. Los veinte años de margen no fueron una garantía. Fueron un plazo.

    Lo mismo con la hoja de cálculo: desapareció sumar columnas a mano, y con ello buena parte del puesto de auxiliar contable — pero no la contabilidad. Lo mismo con el CAD: desapareció el tablero de dibujo, y el oficio de delineante se encogió, pero convertir una idea en un plano que se pueda construir sigue siendo trabajo de alguien.

    En los tres casos, la composición del trabajo cambió antes que su existencia.

    Lo nuevo hoy es la velocidad. El cajero automático tardó veinte años en reconfigurar una sucursal. Aquí el ciclo es de producto: lo que tu equipo hacía a mano en enero puede estar delegado en septiembre. No tienes una generación para adaptarte. Tienes un par de trimestres.

    Sobre cómo se ha sentido ese cambio desde dentro escribí hace poco en Llevo 15 años programando: esto es lo que cambió con la IA. Este post es la otra mitad: qué haces con ello.

    El riesgo real para un programador no es quedarse sin trabajo

    Es quedarte solo con la parte difícil.

    Si la IA te quita el 40% mecánico de la semana, lo que queda no es una semana más corta. Es la misma semana llena de decisiones y responsabilidad, sin los ratos de teclear a piloto automático que antes te servían de descanso mental.

    La carga mental sube aunque las horas bajen. Y eso casi nunca se prevé.

    Hay una consecuencia de gestión que va con esto: hay que decidir de antemano qué se hace con el tiempo que se libera, y decirlo en voz alta. Si no se decide, se llena solo de más volumen. Más tickets, más features, más PRs por revisar.

    Ese volumen extra rara vez llega como una decisión explícita: llega como una frase en una reunión que nadie tradujo. De eso va cómo explicar IA a tu jefe: 6 frases que acaban en tu sprint.

    Ese es el momento exacto en el que has cambiado un trabajo llevadero por uno más intenso, con el mismo sueldo y peor cara. Si tu equipo está midiendo esto con líneas de código o PRs mergeados, te va a pasar sin que lo veas venir; sobre eso va cómo medir la productividad en equipos que usan IA.

    Copiloto o agente: la pregunta que hacerle a cualquier herramienta de IA

    La forma de usar IA que mejor funciona hoy es la menos vistosa: la persona conserva el criterio y la responsabilidad, y la herramienta se lleva el trabajo mecánico.

    El mercado etiquetó eso como copiloto —un nombre comercial convertido en genérico— y ahora todo se llama igual. Así que cuando alguien te venda uno, la pregunta es siempre la misma:

    ¿Qué decide la herramienta y qué decides tú?

    Si el que decide es el modelo, eso no era un copiloto. Era un agente con un nombre más tranquilizador. La diferencia técnica entre ambos la desgloso en IA generativa vs IA agéntica.

    Esa frontera no la define el fabricante. La defines tú, en cada proyecto, cuando escribes el objetivo y los permisos. Por eso insisto tanto con las especificaciones: escribir la spec antes es el acto de decidir tú, por adelantado, lo que si no decidirá el modelo sobre la marcha. Lo desarrollo entero en el libro de Spec-Driven Development.

    Y no, esto no es un consuelo: a quién sí le cambia el puesto

    Decir que "cambia la mezcla" no significa que no haya consecuencias.

    Si el 80% de tu puesto era la parte automatizable, tu puesto cambia de forma muy seria. No hace falta que desaparezca la profesión para que desaparezca tu encaje concreto en ella.

    Por eso el ejercicio que viene no es opcional.

    El ejercicio: audita qué parte de tu semana puede automatizar la IA

    No es teoría. Se hace en veinte minutos y da un número incómodo.

    Coge la semana pasada. Mira tu historial de git, tu calendario y tu gestor de tareas. Lista los bloques de trabajo reales —no las tareas del sprint, lo que hiciste de verdad— y clasifica cada uno.

    La regla para clasificar, y hay que aplicarla con honestidad:

    • Mecánica: pudiste describir lo que había que hacer en tres frases, y otro developer competente lo habría resuelto prácticamente igual.
    • Criterio: tuviste que decidir algo que se podía haber decidido de otra forma, y no había respuesta correcta escrita en ningún sitio.
    Día Bloque de trabajo Horas Tipo
    Lun CRUD del endpoint de facturación 3h Mecánica
    Lun Decidir si el estado vive en cliente o API 40min Criterio
    Mar Migrar 12 componentes a la nueva sintaxis 4h Mecánica
    Mar Negociar con producto qué sale del scope 1h Criterio
    Mié Depurar el timeout intermitente de staging 2h Criterio

    Suma las horas de cada columna y saca la proporción.

    Si quieres el paso siguiente —qué delegas exactamente de la columna mecánica y cómo—, va entero en clasificar tareas con IA en desarrollo de software.

    Ahora lee el resultado sin dramatismo:

    Si sales 80% mecánica, eso es una señal, no un insulto. La mayor parte de tu semana está en la franja que se mueve primero. No significa que te vayan a echar el mes que viene: significa que tienes un par de trimestres para mover parte de esas horas al otro lado.

    Si sales 80% criterio, enhorabuena a medias. Tu puesto es de los que la IA hace más productivos, y también más agotadores. Tu problema no es la sustitución: es la carga.

    Y si sales 50/50, ese es más o menos el sitio donde está hoy un senior sano. El objetivo no es llegar a 0% mecánica. Nadie funciona así.

    Repite el ejercicio dentro de tres meses. La proporción es la métrica; el número absoluto de un día suelto no dice nada.

    Lo que haces mañana como programador

    Haz la auditoría esta semana, con tu propio historial, y guarda el resultado.

    Después, coge el bloque mecánico más grande —el que más horas se come— y delégalo de verdad: con contexto, con spec, con revisión tuya. No para ir más rápido. Para ver cuánto de tu semana era realmente insustituible cuando lo miras de cerca.

    Esa es la única pregunta que importa, y no la contesta ningún informe de McKinsey. La contesta tu tabla.

    Si quieres aprender a delegar esa parte sin soltar el criterio, es exactamente el flujo que enseño en Construye con IA: de la idea al producto con Claude Code. Y si lo prefieres sobre proyectos reales y con gente haciéndose las mismas preguntas, en Dominicode Labs es la conversación de cada semana.

    Preguntas frecuentes

    ¿La IA va a sustituir a los programadores?

    La pregunta no tiene respuesta útil porque mezcla dos cosas. La IA está sustituyendo tareas concretas de programación —boilerplate, migraciones mecánicas, búsqueda en documentación, primer diagnóstico de un stack trace— y no está sustituyendo otras: decidir arquitectura, negociar alcance, entender el contexto no escrito y responder de lo que se despliega.

    Lo que cambia no es la existencia del puesto, sino la proporción entre sus tareas. Y cambia más rápido que nunca.

    ¿Qué tareas de developer se automatizan bien hoy?

    Las que cumplen tres condiciones a la vez: se repiten, tienen un criterio de éxito verificable y el error se detecta rápido. Escribir la implementación cuando ya sabes qué quieres, generar tests de andamiaje, migrar sintaxis entre versiones, resumir un stack trace largo.

    Lo que no se automatiza bien es lo que exige asumir consecuencias. Un modelo puede proponer una decisión de arquitectura; no puede responder de ella dentro de dos años.

    Si mi semana sale 80% mecánica, ¿estoy en peligro?

    Estás en la parte del puesto que se mueve primero, que no es lo mismo que estar en peligro inmediato. Es información, y mejor tenerla ahora que dentro de dos años.

    Lo accionable: elige una de esas tareas mecánicas al mes y conviértela en algo que delegas y revisas, en lugar de algo que tecleas. El tiempo que recuperas lo inviertes en la columna de criterio: decisiones de diseño, escribir specs, revisar PRs de otros.

    ¿Qué diferencia real hay entre un copiloto y un agente?

    Quién toma la decisión. En un copiloto, la persona conserva el criterio y la responsabilidad, y la herramienta ejecuta lo mecánico. En un agente, la herramienta decide la ruta y actúa.

    Ninguno es mejor en abstracto: son herramientas para riesgos distintos. Lo peligroso es comprar un agente pensando que es un copiloto porque el fabricante lo llamó así. Si puede actuar sin que tú apruebes cada acción con consecuencias, es un agente y hay que tratarlo como tal.

    ¿Especializarme más me protege?

    Especializarte en una tecnología concreta te protege poco; especializarte en un dominio de negocio, mucho. El conocimiento de una API estable es exactamente el tipo de cosa que un modelo tiene mejor memorizada que tú — con las APIs nuevas va al revés, pero eso se arregla pegándole la documentación.

    Lo que sí acumula valor es lo que no se puede leer en la documentación: conocer el dominio del negocio, saber qué pregunta hay que hacer antes de escribir código, y tener el historial de decisiones que te dice por qué la opción elegante va a fallar aquí. Eso es criterio, y solo se construye con reps.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Cómo evaluar un proyecto de IA: cinco preguntas antes de aprobar

    Cómo evaluar un proyecto de IA: cinco preguntas antes de aprobar

    Un responsable de operaciones entra en la reunión con la frase ya montada: "queremos un agente para las devoluciones".

    Primera pregunta del árbol. ¿Los pasos son siempre los mismos, y en el mismo orden?

    Sí. Salvo cuando el importe supera cierto umbral.

    Fin del árbol. En la pregunta uno.

    Lo que necesitaba era un workflow con una excepción. Y estaba presupuestando diez veces eso.

    Esto es lo que no sale en la diapositiva de nadie que venga a venderte algo, y es el fondo de cómo evaluar un proyecto de IA: el resultado más frecuente de hacerlo bien es descubrir que no hacía falta un agente. No es falta de ambición. Es lo que hace que el proyecto siga vivo dentro de dos años.

    Y hay un motivo egoísta para que te importe aunque tú no firmes ningún presupuesto: la decisión mala la acabas implementando tú.

    Si lo que buscas es el vocabulario —qué es un agente y qué no—, está entero en esta guía. Aquí no definimos nada. Aquí decidimos, y le ponemos precio a cada decisión.

    Resumen rápido

    • Cinco preguntas, en orden, y se para en la primera que aplique. No es un cuestionario: es un árbol.
    • Cada peldaño que subes multiplica el coste. La gracia está en pararse en el más bajo que resuelve el problema.
    • En IA el éxito es lo que dispara el coste: se paga por uso, así que si la herramienta gusta, la factura sube con ella.

    Cómo evaluar un proyecto de IA: el árbol de cinco preguntas

    Evaluar un proyecto de IA es recorrer estas cinco preguntas en orden y parar en la primera que aplique:

    1. ¿Los pasos son siempre los mismos, y en el mismo orden? Si sí, es un workflow, no un agente.
    2. ¿Basta con leer y escribir texto, sin tocar ningún otro sistema? Si sí, basta un chat con buen contexto.
    3. ¿Hay que decidir sobre la marcha según lo que se encuentre? Si no, workflow otra vez.
    4. Si se equivoca, ¿se puede deshacer? Si no, agente con una persona aprobando cada acción con consecuencias.
    5. ¿Puedes medir si lo ha hecho bien? Si no, todavía no va a producción.

    Cada peldaño que superas multiplica el coste, así que evaluar bien un proyecto de IA consiste en pararse en el escalón más bajo que resuelve el problema.

    La decisión se toma casi siempre al revés. Alguien quiere hacer algo con IA y después busca dónde encajarlo. Así es como acabas pagando la flexibilidad de un agente para ejecutar cinco pasos que nunca cambian.

    El árbol invierte el orden. Primero el problema, después la herramienta. Y así es como se ve cuando lo pones en una hoja, que es la forma en que de verdad se usa en una reunión:

      1. ¿Los pasos son siempre los mismos,
     y en el mismo orden?
       └─ SÍ → workflow. No agente.
       ↓ NO

  2. ¿Basta con leer y escribir texto,
     sin tocar ningún otro sistema?
       └─ SÍ → un chat con buen contexto.
       ↓ NO

  3. ¿Hay que decidir sobre la marcha
     según lo que se encuentre?
       └─ NO → workflow otra vez.
       ↓ SÍ

  4. Si se equivoca, ¿se puede deshacer?
       └─ NO → agente, pero con una
                persona aprobando todo
                lo que tenga consecuencias.
       ↓ SÍ

  5. ¿Puedes medir si lo ha hecho bien?
       └─ NO → todavía no va a producción.
       ↓ SÍ

     → Adelante. Empieza con los permisos
       mínimos y ábrelos según se los gane.

    Ninguna de las cinco es técnica: se contestan describiendo el proceso. Vamos una a una, con el precio de quedarse en cada peldaño al lado. Porque el árbol no va de arquitectura. Va de dinero.

    Uno. ¿Los pasos son siempre los mismos y en el mismo orden?

    Si la respuesta es sí, ya has terminado. No necesitas un agente: necesitas un workflow.

    Más barato, más rápido, auditable, y no improvisa. Cuando falla, el informe de incidencia cabe en una línea: falló el paso tres. Eso también es dinero, porque nadie factura horas reconstruyendo qué pasó.

    Esta pregunta se salta por una razón muy humana: describir un proceso como "variable" suena mejor que describirlo como "cinco pasos y una excepción". Pero el caso de las devoluciones es el típico, no la anomalía. Los pasos son fijos salvo un caso, y ese salvo se convierte en el argumento para presupuestar un sistema entero.

    Un if no es variedad. Es un if.

    Y aquí está el multiplicador que hace que esta pregunta valga tanto dinero: un agente que da quince vueltas en lugar de tres no cuesta cinco veces más. Cuesta bastante más, porque el coste no crece con el número de vueltas, sino con la suma de todas las anteriores: cada una reenvía el contexto completo. Un workflow ejecuta los pasos que escribiste y para.

    Muchos candidatos a agente son procesos que pueden escribirse tal cual, y los desmenucé en cómo automatizar tu proceso de desarrollo con IA.

    Lo que pagas aquí: ingeniería una vez, ejecución predecible. Es el único escalón donde la factura no depende de que la herramienta guste.

    Dos. ¿Basta con leer y escribir texto, sin tocar ningún otro sistema?

    Si es que sí, te sobra con un chat con buen contexto. Súmale tus documentos y ya está.

    Redactar, resumir, reformular, clasificar. Nada de eso toca un sistema ni necesita permisos, y montarlo es cuestión de días.

    Lo que se subestima aquí no es la capacidad. Es la latencia.

    Un asistente que tarda ocho segundos sirve perfectamente para redactar un informe. El mismo asistente delante de un cliente al teléfono es inaceptable. La calidad es idéntica; el uso, imposible. Y un agente multiplica esa espera por el número de vueltas: lo que en un chat son ocho segundos, en un agente pueden ser dos minutos.

    Regla que uso siempre: si hay una persona esperando, la latencia es un requisito, no un detalle. Si el proceso corre de madrugada, da igual lo que tarde.

    Lo que pagas aquí: sube con el número de personas, no con la complejidad. Es el escalón que menos sorpresas da.

    Tres. ¿Hay que decidir sobre la marcha según lo que se encuentre?

    Si es que no, workflow otra vez.

    Esta pregunta existe porque hay procesos que tocan varios sistemas —por eso pasaron la dos— pero donde el orden sigue estando escrito de antemano. Leer un correo, extraer datos, meterlos en el CRM, avisar por Slack. Toca cuatro cosas. No decide ninguna.

    El error de asignación es carísimo y se repite: mover datos de un sitio a otro no necesita un modelo eligiendo el siguiente paso. Necesita una automatización de las de siempre, con IA solo en el hueco donde hace falta criterio.

    El árbol decide un proyecto entero. Cuando lo que tienes delante es un backlog y no un presupuesto, la unidad cambia: se decide tarea por tarea, y eso está en cómo clasificar tareas de desarrollo para delegarlas a la IA.

    Lo que pagas aquí: lo mismo que en la uno, más las ramas que hay que mantener. Sigue siendo el barato.

    Cuatro. Si se equivoca, ¿se puede deshacer?

    Si la respuesta es no, la respuesta tampoco es "no lo hagas". Es: agente sí, pero con una persona aprobando cada acción con consecuencias.

    Sin excepciones. Y sin renegociarlo a la baja tres semanas después porque aprobar es un incordio.

    Pagar, contratar, publicar, borrar, escribir a clientes reales, migrar datos de producción. Ninguna de esas se deshace con un ctrl+Z, y todas tienen un coste que ya no es de infraestructura: es de reputación, de contrato o de nómina.

    La parte que no aparece en ninguna hoja de cálculo: esa persona es un coste recurrente y no escala. Revisar el diez por ciento de las salidas es viable con cien casos al día e imposible con diez mil. El proveedor absorbe el volumen sin despeinarse. Quien lo vigila, no.

    Y si el proyecto solo sale a cuenta cuando quitas al humano de en medio, entonces no sale a cuenta. Eso es información valiosa, y llega gratis si haces la pregunta antes de firmar.

    Lo que pagas aquí: el modelo por las vueltas, más el tiempo de quien aprueba. Este es el peldaño donde el presupuesto cambia de orden de magnitud, no de porcentaje.

    Cinco. ¿Puedes medir si lo ha hecho bien?

    Si es que no, no lo pongas en producción todavía.

    No porque vaya a salir mal desde el primer día. Al revés: va a salir bien, porque los pilotos salen bien.

    El problema llega después. Sin forma de medir no vas a saber si empeora, y va a empeorar: cambias de modelo, cambia el tipo de casos que llegan, alguien toca un prompt. Todo eso ocurre sin que salte ninguna alarma, porque no hay alarma.

    Medir son dos cosas y hacen falta las dos. Una señal automática que diga si la ejecución fue correcta. Y la traza de qué decidió el sistema y con qué información, que es lo que te deja reconstruir un incidente en vez de opinar sobre él — la lista de qué guardar de cada ejecución la tienes en este repaso de observabilidad para agentes.

    Decidir qué salida es aceptable antes de construir, en lugar de parchearlo cuando ya ha explotado, es el trabajo que describo en el libro de Spec-Driven Development. No es burocracia: es lo que hace que la pregunta cinco tenga respuesta el día que la haces.

    Lo que pagas aquí: todo lo anterior más la infraestructura de medir. Y esa no se va nunca, porque es la que sostiene el resto.

    Si llegas al final del árbol, adelante. Un agente es la respuesta correcta y merece la pena. Empieza con los permisos mínimos y ábrelos según se los gane.

    Dónde te paras y qué pagas

    Cada parada del árbol tiene un perfil de coste distinto, y esa es la información que falta en casi todos los presupuestos:

    Dónde se para el árbol Lo que pagas de verdad
    Pregunta 1 → workflow Ingeniería una vez. Ejecución predecible
    Pregunta 2 → chat con contexto Por conversación. Sube con las personas
    Pregunta 3 → workflow otra vez Igual que 1, más ramas que mantener
    Pregunta 4 → agente con aprobación Modelo × vueltas + tiempo de quien aprueba
    Pregunta 5 → agente instrumentado Todo lo anterior + medir, para siempre

    Esta tabla es la razón de que el orden de las preguntas no sea decorativo.

    Anthropic lo dice sin rodeos en Building effective agents (diciembre de 2024): la recomendación es buscar siempre la solución más simple posible, y eso "puede significar no construir sistemas agénticos en absoluto". Es la empresa que te cobra por vuelta diciéndote que des menos vueltas.

    Cuánto cuesta un proyecto de IA: la cuenta que casi nadie hace

    Un proyecto de IA no se paga por licencia: se paga por uso. Un taxímetro, no un abono.

    En el software al que estás acostumbrado, el usuario número mil sale casi gratis. Aquí no: cada respuesta rehace un cálculo entero, y ese cálculo cuesta dinero.

    De ahí sale la frase que te va a servir en cualquier reunión de presupuesto: en IA, el éxito es lo que dispara el coste. Si la herramienta gusta y la usa todo el mundo, la factura sube en la misma proporción. Al revés de lo que espera un director financiero.

    Así que la cuenta es esta, y se hace antes: coste por consulta × número de consultas al mes, con el escenario de que la herramienta guste.

    Un piloto de diez personas y una implantación de dos mil no se diferencian en dos veces. Se diferencian en dos órdenes de magnitud. Y dos detalles estropean cualquier estimación hecha a ojo: lo que sale se cobra varias veces más caro que lo que entra —está en las tarifas públicas de Anthropic y en las de cualquier otro proveedor—, y una conversación larga cuesta más que la suma de sus mensajes, porque cada turno reenvía todo lo anterior.

    Esa asimetría entre lo que entra y lo que sale, con los números de coste al lado, la desglosé en IA generativa vs IA agéntica.

    El piloto es el diez por ciento del trabajo aunque parezca el noventa

    Un piloto se monta en semanas y sale bien: casos elegidos, gente motivada y alguien vigilando de cerca.

    Producción es otra cosa. Aparecen los casos raros, los usos que nadie previó, el mantenimiento de la base de conocimiento y la factura de verdad. Y aparece el punto que más proyectos entierra: quién se ocupa de esto dentro de un año. El piloto lo llevó alguien con ilusión en un rato libre. Producción necesita un dueño en el organigrama.

    Piloto Producción
    Casos Elegidos a mano Los que lleguen, incluidos los raros
    Usuarios Motivados y avisados Todos, y sin leer las instrucciones
    Supervisión Alguien mirando de cerca Una revisión semanal que hay que asignar
    Coste Casi ruido Coste por consulta × volumen real
    Dueño Quien tuvo la idea Una persona en el organigrama

    La regla, dura a propósito: si al terminar el piloto no sabes decir quién lo mantiene, cuánto costará al volumen real y quién lo revisa cada semana, el piloto no ha terminado. Ha terminado la parte divertida.

    Cómo evaluar un proyecto de IA cuando no hay un "antes" que medir

    Empieza por procesos donde puedas medir el antes. Es la regla que evita la mayoría de los disgustos, y se entiende sola: si no sabes cuánto tardabais en tramitar una devolución antes de la IA, tampoco vas a poder demostrar que ahora tardáis menos. Y sin eso, la renovación del presupuesto se decide por sensaciones.

    Cuidado con lo que eliges medir, porque lo que midas es lo que vas a conseguir. Si mides volumen tendrás volumen: más documentos generados, más tickets cerrados y ninguna certeza de que algo haya mejorado. Qué métricas dicen la verdad lo desarrollé en cómo medir la productividad de equipos que usan IA.

    Por qué te importa aunque tú no firmes nada

    Este árbol es cosa de quien firma. Por eso te importa a ti.

    Cuando alguien aprueba un agente para un proceso de cinco pasos fijos, tú eres quien pasa los seis meses siguientes intentando que un sistema no determinista se comporte de forma determinista. Vas a montar guardrails para forzar un orden que cabía en un switch. Vas a depurar ejecuciones que no se repiten. Vas a explicar por qué sube la factura.

    Todo eso era evitable en la pregunta uno, en una reunión de veinte minutos a la que probablemente no te invitaron.

    La jugada es sencilla: haz tú las cinco preguntas, en voz alta, antes de que se decida nada. No hace falta ser quien firma para ser quien pregunta.

    Y cuando la decisión ya está tomada y lo que te llega es una frase de reunión, el trabajo es traducirla antes de que se convierta en alcance: cómo explicar IA a tu jefe y las seis frases que acaban en tu sprint.

    Y si quieres contrastar el árbol antes de usarlo, esa conversación pasa cada semana en Dominicode Labs, con gente que ya tiene estos sistemas corriendo.

    Y si quieres el recorrido de idea a producto con este criterio aplicado desde el primer día, es el camino del curso Construye con IA.

    Lo único que tienes que hacer hoy

    Coge el proyecto de IA que ya está aprobado. Ese, no el que viene.

    Y contesta la pregunta uno: ¿los pasos son siempre los mismos y en el mismo orden?

    Si la respuesta empieza por "sí, salvo cuando…", ese salvo es la conversación que tienes que provocar esta semana. Porque casi siempre es un if, y estás pagando por un sistema que decide para no tener que escribirlo.

    El árbol sale de un libro que estoy terminando, El mapa de la inteligencia artificial: 120 conceptos para gente que decide sin escribir código. Mientras tanto, esos conceptos colocados por zonas —y estas cinco preguntas en formato imprimible— los tienes gratis en el mapa desplegable.

    Imprímelo y déjalo en la sala de reuniones. Mejor aún: pásaselo a quien te aprueba el presupuesto. Ahí es donde de verdad hace su trabajo.

    Preguntas frecuentes

    ¿Cómo se evalúa si un proyecto de IA merece la pena?

    Con un árbol de cinco preguntas que se recorre en orden y se detiene en la primera que aplique: si los pasos son siempre los mismos, si basta con leer y escribir texto, si hay que decidir sobre la marcha, si el error es reversible y si puedes medir el resultado. Cada peldaño que subes multiplica el coste y el riesgo, así que evaluar bien es pararse en el escalón más bajo que resuelve el problema.

    ¿Cuándo compensa pagar por un agente y cuándo basta con un workflow?

    Un agente solo justifica su precio cuando el camino cambia según lo que el sistema encuentra durante la ejecución, y pagar flexibilidad para un proceso fijo es el error más caro de esta lista. Si los pasos están fijados de antemano, un workflow es más barato, más rápido y auditable. Si el trabajo se agota en leer y escribir texto sin tocar otros sistemas, un chat con buen contexto y tus documentos resuelve el caso en días.

    ¿Por qué la primera pregunta ahorra tanto dinero?

    Porque corta los proyectos más caros antes de que existan. Un agente que da quince vueltas en lugar de tres multiplica la factura, y cada vuelta reenvía todo el contexto anterior, así que el coste no crece con el número de pasos sino con la suma de todos los anteriores. Cuando el proceso es fijo salvo una excepción, pagas por una decisión que se toma miles de veces y siempre sale igual.

    ¿Cuánto cuesta realmente un proyecto de IA?

    No se paga por licencia, se paga por uso: la cuenta correcta es coste por consulta multiplicado por consultas al mes, calculada con el escenario de que la herramienta guste. Un piloto de diez personas y una implantación de dos mil se separan en dos órdenes de magnitud, no en dos veces. Súmale lo que casi nunca se presupuesta: quien revisa, el mantenimiento de la base de conocimiento y el dueño del sistema.

    ¿Por qué un piloto que funciona no garantiza que el proyecto funcione?

    Porque el piloto se hace con casos elegidos, gente motivada y alguien vigilando de cerca. En producción aparecen los casos raros, los usos que nadie previó, los límites de las APIs y la supervisión semanal. Lo que no escala no es la infraestructura, que el proveedor absorbe sin inmutarse: es la parte humana de revisar, mantener y decidir.

    ¿Qué hago si no puedo medir si el sistema lo hace bien?

    No lo pones en producción todavía. Sin una señal que diga si una ejecución fue correcta no vas a enterarte de que el sistema empeora, y va a empeorar en cuanto cambie el modelo, cambien los casos o alguien toque un prompt. Antes de subirlo necesitas dos cosas: una comprobación automática del resultado y la traza de qué decidió el sistema con qué información.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Opus 5 vs GPT-5.6 vs Kimi K3: qué modelo para qué trabajo

    Opus 5 vs GPT-5.6 vs Kimi K3: qué modelo para qué trabajo

    Un lunes cambié el modelo de un agente que llevaba semanas funcionando bien. El nuevo costaba la mitad por millón de tokens de salida: quince dólares contra veinticinco. Una línea de configuración, cinco segundos, dinero ahorrado.

    El viernes miré la factura. Había subido.

    No era un bug del proveedor. Era que la tarifa por millón de tokens no te dice cuántos tokens vas a gastar, y ese segundo número decide lo que pagas.

    De eso va esta comparativa de Opus 5 vs GPT-5.6 vs Kimi K3: de trabajo real, no de specs. De cada modelo por separado ya hay un análisis en este blog. Aquí hay una sola pregunta, repetida cuatro veces: para este trabajo concreto, ¿cuál de los tres y por qué?

    Opus 5 vs GPT-5.6 vs Kimi K3: los tres de un vistazo

    Claude Opus 5 GPT-5.6 Sol Kimi K3
    Entrada / salida por millón $5 / $25 $5 / $30 $3 / $15
    Contexto 1M tokens 1,05M tokens 1M tokens
    Intelligence Index sin medición pública 58,9 57
    Pesos cerrados cerrados abiertos
    Rasgo diferencial thinking adaptativo por defecto contexto de 1,05M y tres tiers de precio pesos abiertos: cualquiera puede servirlo

    Esa tabla no decide nada. La pongo porque es lo que vas a encontrar en los otros veinte posts que has leído esta semana, y porque quiero enseñarte por qué te lleva a la decisión equivocada.

    Un apunte que me niego a esconder: Opus 5 no tiene medición pública en el índice independiente de Artificial Analysis. Salió el 24 de julio de 2026, después de la última ronda de medición.

    Las referencias que sí existen: Claude Fable 5 puntúa 59,9 costando unos $50 por millón de salida, y Claude Opus 4.8 —la generación anterior de la misma familia— puntúa 56.

    Opus 5 está por encima de ese 56, probablemente bastante. Pero "probablemente" no es un número y no voy a inventármelo.

    El truco del precio: por qué el orden se invierte

    Kimi K3 parece el barato. Quince dólares por millón de salida contra los veinticinco de Opus 5 y los treinta de Sol. Mitad de precio que el más caro.

    El problema es que un modelo no te cobra por millón de tokens: te cobra por los tokens que emite. Y cuánto emite para resolver la misma tarea es una propiedad del modelo, igual que su precio.

    En el análisis de Kimi K3 salió el dato medido: durante la evaluación independiente, Kimi K3 consumió 130 millones de tokens de salida frente a una media de 63 millones. Eso es 2,06 veces la media. Su coste efectivo por millón de tokens útiles no es $15, es $15 × 2,06 ≈ $31.

    Míralo sobre una tarea concreta. Supón un trabajo que requiere 100.000 tokens de salida útiles:

    Modelo Tokens que emite Precio salida Coste
    Claude Opus 5 100.000 $25 / M $2,50
    GPT-5.6 Sol 100.000 $30 / M $3,00
    Kimi K3 (a precio de lista) 100.000 $15 / M $1,50
    Kimi K3 (verbosidad medida 2,06×) 206.000 $15 / M $3,09

    El barato acaba siendo el más caro de los tres. No por poco: $3,09 contra los $2,50 de Opus 5.

    Ahora la parte incómoda. Estoy comparando una cifra medida contra dos cifras de lista, y eso no es justo. Opus 5 también gasta más de lo que sugiere su tarifa: el thinking viene adaptativo y activado por defecto, max_tokens es un tope duro que cubre razonamiento y respuesta juntos, y esos tokens de razonamiento se facturan como salida. Encima escribe respuestas más largas que la generación anterior por diseño. No existe medición pública de ese sobrecoste: cuando exista, su columna también subirá.

    La conclusión que te llevas no es "Kimi es caro". Es esta: ninguno de los tres se paga a precio de lista, y el único que tiene el multiplicador publicado es Kimi. Cualquier comparativa que ordene los tres modelos por su tarifa está ordenando por el número equivocado.

    Trabajo 1: agente de coding que corre largo

    Para un agente de coding que corre durante horas, la elección es Claude Opus 5 en effort xhigh. No por la tarifa: porque en sesiones largas la verbosidad se compone en vez de sumarse, y lo que arruina la factura son los reintentos.

    Sesiones de horas. Decenas de tool calls. Cada turno reenvía el contexto acumulado de todos los turnos anteriores.

    Aquí la verbosidad deja de ser un coste lineal y se vuelve compuesto. El output del turno 3 es input del turno 4, del 5 y del 20. Un modelo que escribe el doble no te cuesta el doble en ese turno: te infla el contexto de todos los siguientes. Pagas esa respuesta larga una vez como salida y luego otras quince como entrada.

    Kimi compensa parte con un cache hit agresivo a $0,30 por millón —un 90% de descuento—, pero el caching abarata reenviar el contexto, no lo hace más pequeño. El techo de la ventana llega igual, y llega antes.

    Arrancar en xhigh es la recomendación de Anthropic para coding y trabajo agéntico, y coincide con lo que veo trabajando: en sesiones largas lo que arruina la factura no son los tokens, son los reintentos. Una tarea que el modelo barato tiene que repetir tres veces cuesta más que una que el caro resuelve a la primera.

    Un aviso, porque migrar a Opus 5 no es cambiar el string del modelo. Si vienes de Opus 4.8, hay dos cambios que rompen código: el thinking viene activado por defecto y desactivarlo con effort xhigh o max devuelve un 400. Los dos, con el código antes y después, están en los breaking changes de Claude Opus 5. Revísalos antes de mover tráfico.

    Y si al medir descubres que buena parte de tu agente nunca necesitó un modelo frontera —pasa más de lo que la gente admite—, Claude Sonnet 5 cubre ese terreno por mucho menos dinero. Enrutar por dificultad de tarea ahorra más que elegir bien el modelo caro.

    Trabajo 2: una pasada grande sobre un repo grande

    Para trabajo input-heavy de una sola pasada, Kimi K3 es genuinamente el más barato de los tres. Es el caso donde la tabla de precios acierta: el peso está en la entrada y la verbosidad solo penaliza la salida.

    Metes 800.000 tokens de código, pides un análisis de arquitectura o una migración planificada, y recoges veinte mil tokens de informe.

    Aquí se invierte todo lo anterior. El peso está en la entrada, no en la salida, y la verbosidad solo castiga la salida.

    Con esos 800K de entrada: Opus 5 y Sol cobran $5 por millón, o sea $4,00 cada uno. Kimi cobra $3: $2,40. La salida es tan pequeña en comparación que el multiplicador de verbosidad casi no mueve la aguja.

    Ahí no hay trampa que deshacer: el número de la tabla de precios es el número que pagas.

    La ventana de contexto se sobrevende. Lo que sí importa es que Anthropic cobra la ventana completa de 1M a tarifa estándar, sin recargo por contexto largo. Y si tu repo no cabe en 1M, tu problema no es el modelo: es que necesitas trocear e indexar antes de preguntar.

    Aquí los pesos abiertos de Kimi valen algo concreto, y no es lo que la gente cree: cualquier proveedor puede servirlo, así que no dependes de un único vendor para el precio, la disponibilidad ni la política de retención. Eso presiona a la baja lo que te cobran.

    Trabajo 3: volumen alto y simple

    Clasificar diez mil tickets. Extraer entidades de un lote de documentos. Normalizar un CSV enorme a JSON.

    La respuesta correcta a "¿cuál de los tres?" es ninguno de los tres.

    Los números, sobre 10.000 documentos de 2.000 tokens de entrada y 200 de salida cada uno (20M y 2M en total):

    Modelo Entrada 20M Salida 2M Total
    GPT-5.6 Luna $20 $12 $32
    Kimi K3 (lista) $60 $30 $90
    Kimi K3 (verbosidad 2,06×) $60 $61,80 $121,80
    Claude Opus 5 $100 $50 $150
    GPT-5.6 Sol $100 $60 $160

    Luna sale cinco veces más barato que Sol en un trabajo donde la diferencia de inteligencia entre ambos es irrelevante, porque la tarea no pide razonar: pide seguir un formato. Y bajas otro 50% mandándolo por Batch API si no necesitas la respuesta en caliente. El desglose de las tres variantes está en la guía de la API de GPT-5.6.

    Una honestidad sobre mi propia tabla: ese 2,06× se midió en evaluaciones difíciles, no clasificando tickets. Si fuerzas un esquema de salida estricto, la verbosidad se desploma en cualquiera de los tres. Que es justo lo que deberías hacer, porque el error caro aquí no es el modelo: es confiar en que la salida llegue bien formada. Valídala con un esquema y falla ruidosamente cuando no encaje —es lo que enseño en el curso de Zod, y un parseo estricto en la frontera evita más incidencias que cualquier upgrade de modelo.

    Trabajo 4: orquestación y tool calling

    Aquí esperaba encontrar el argumento que le da la vuelta al precio de GPT-5.6 Sol. Me equivocaba, y prefiero contarlo que maquillarlo.

    Programmatic Tool Calling deja que el modelo escriba código que se ejecuta en un sandbox aislado y coordine varias llamadas a herramientas dentro de un mismo turno, sin ida y vuelta a la API entre cada una. Los resultados intermedios de las herramientas no entran en el contexto: solo entra el resultado final. La mecánica está en la guía de la API de GPT-5.6.

    El problema para esta comparativa es que no es exclusivo de OpenAI. Anthropic tiene la misma función, con el mismo nombre, y claude-opus-5 aparece en su tabla de modelos compatibles. No desempata nada.

    Y ahora fíjate dónde cae el ahorro, porque es donde casi todo el mundo se equivoca. Anthropic mide un 37% menos de tokens en tareas complejas de research —de 43.588 a 27.297 de media— y un 24% menos de tokens de entrada en benchmarks de búsqueda agéntica.

    De entrada. No de salida. Tiene todo el sentido: lo que se recorta son los resultados intermedios que ya no viajan al contexto. Así que quien te presente esto como un descuento sobre la tarifa de salida está moviendo el número a la columna equivocada — justo el truco que denuncié dos secciones más arriba.

    Por cierto: OpenAI no publica ningún porcentaje para su implementación. Su guía dice que el efecto depende de la tarea y de las respuestas de las herramientas, y recomienda medir contra tu propia línea base. Si ves un rango concreto atribuido a OpenAI por ahí, pídele la fuente a quien lo publique.

    Mi elección aquí es la misma que en el trabajo 1: Claude Opus 5. No porque gane el tool calling —empata—, sino porque a igualdad de función te lo llevas con la tarifa de salida más baja de los dos: $25 contra $30.

    El criterio que sí sirve

    Una sola métrica: coste por tarea resuelta.

    coste por tarea resuelta = coste medio por intento / tasa de éxito

    Los reintentos dominan el resultado y no aparecen en ninguna comparativa. Con números que me invento a propósito, para que veas la forma y no para que te los creas: un modelo a $31 efectivos con un 80% de acierto sale a $38,75 por tarea resuelta; otro a $25 con un 95% de acierto sale a $26,32. El que parecía el caro por tarifa de lista sale un 32% más barato por tarea resuelta. Pon tus tasas reales, que solo tú las tienes.

    Para medirlo necesitas dos cosas. La primera, una definición escrita de qué significa "resuelto": los tests pasan, el diff no toca ficheros fuera de alcance, el JSON valida contra el esquema. Escribir eso antes de medir es literalmente una spec, y es la mitad del método que desarrollo en el libro de Spec-Driven Development.

    La segunda, correr esas evals con tus prompts y tu andamiaje. Y ojo, porque es lo que más gente ignora: el harness que envuelve al modelo cambia el resultado tanto como el modelo. Si cambias las dos variables a la vez, no has medido nada.

    Es el mismo criterio que aplico en el curso Construye con IA: montar la eval antes de elegir el modelo, no después de que llegue la factura.

    Veredicto: qué modelo para qué trabajo

    Trabajas con un agente de coding a diario. Claude Opus 5 en xhigh, y enruta a Sonnet 5 todo lo que tus evals demuestren que no necesita frontera. El ahorro real está en el enrutado, no en la tarifa.

    Tu carga está dominada por herramientas encadenadas. Cualquiera de los dos cerrados, pero enciende el tool calling programático: el ahorro está en la función, no en la marca del modelo. Mídelo un mes contra tu factura anterior mirando solo la línea de tokens de entrada, que es donde cae. Si no se mueve, tu flujo no era tan tool-heavy como creías.

    Procesas repos o corpus grandes de una pasada. Kimi K3. Aquí el precio bajo de entrada es real, la verbosidad apenas te toca, y los pesos abiertos te quitan la dependencia de un único proveedor.

    Clasificas, extraes o transformas en masa. Ninguno de los tres. GPT-5.6 Luna o un modelo de gama baja, con esquema estricto y Batch API. Frente a Sol, eso es un 80% menos de factura.

    Necesitas el techo absoluto de inteligencia y el coste es secundario. Claude Fable 5, a 59,9 y unos $50 por millón de salida. Es un caso raro. Si crees que es el tuyo, mídelo antes: casi nunca lo es.

    Haz una cosa hoy. Coge las diez últimas tareas que le mandaste a tu agente, córrelas contra dos modelos con el mismo harness y anota dos columnas: coste total y cuántas salieron bien a la primera. Divide. En media hora sabrás más que leyendo comparativas durante un mes.

    Es lo que hacemos, modelo a modelo, en Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes sobre Opus 5, GPT-5.6 y Kimi K3

    ¿Cuál es más barato entre Opus 5, GPT-5.6 y Kimi K3?

    Depende de si miras el precio de lista o el coste real por tarea. Por tarifa gana Kimi K3: $3 de entrada y $15 de salida por millón, frente a $5/$25 de Opus 5 y $5/$30 de GPT-5.6 Sol. Pero Kimi emite 2,06 veces los tokens de la media medida, lo que sitúa su coste efectivo de salida en unos $31 por millón, por encima de los otros dos. Con una salvedad que hay que decir: 2,06× es una cifra medida y las de Opus 5 y Sol son de lista. Los tres gastan más de lo que sugiere su tarifa —Opus 5 razona por defecto y factura ese razonamiento como salida—, pero Kimi es el único con el multiplicador publicado. En trabajo dominado por la entrada —repos grandes, documentos largos— Kimi sí es genuinamente el barato, porque la verbosidad solo penaliza la salida.

    ¿Por qué Opus 5 no tiene puntuación en el Intelligence Index?

    Porque se publicó el 24 de julio de 2026, después de la última ronda de medición del índice independiente de Artificial Analysis. Los puntos de referencia disponibles son Claude Opus 4.8 con 56 y Claude Fable 5 con 59,9. Que falte la medición del modelo más nuevo no es un detalle menor: durante las primeras semanas solo tienes los benchmarks del fabricante, y esos se publican siempre en el escenario que más favorece.

    ¿Qué modelo elijo para un agente de coding que corre durante horas?

    Claude Opus 5, arrancando en effort xhigh, que es lo que recomienda Anthropic para coding y trabajo agéntico. La razón no es la tarifa: en sesiones largas el output de cada turno se convierte en input de todos los siguientes, así que la verbosidad se compone en lugar de sumarse. Y lo que arruina la factura son los reintentos: una tarea que hay que repetir tres veces con el modelo barato cuesta más que una que sale a la primera con el caro.

    ¿Qué gano realmente con Programmatic Tool Calling?

    Que el modelo escriba código en un sandbox aislado para coordinar varias llamadas a herramientas en un solo turno, en vez de ir y volver a la API entre cada una. Los resultados intermedios de las herramientas no entran en el contexto, así que el ahorro cae sobre los tokens de entrada, no sobre los de salida. Anthropic mide un 37% menos de tokens en tareas complejas de research y un 24% menos de tokens de entrada en benchmarks de búsqueda agéntica; son cifras del propio fabricante, no de un tercero, y OpenAI no publica ningún porcentaje para su implementación. Sobre todo: no es un diferenciador entre modelos, porque tanto GPT-5.6 como Claude Opus 5 lo soportan.

    ¿Cómo calculo el coste por tarea resuelta en mi proyecto?

    Divide el coste medio por intento entre tu tasa de éxito. Para eso necesitas antes una definición escrita de qué significa "resuelto" en tu caso —tests en verde, diff dentro del alcance previsto, JSON que valida contra su esquema— y correr las mismas tareas con el mismo harness para todos los modelos que compares. Si cambias de modelo y de andamiaje a la vez, no estás midiendo el modelo: estás midiendo el ruido.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Llevo 15 años programando: esto es lo que cambió con la IA

    Llevo 15 años programando: esto es lo que cambió con la IA

    Hace quince años, construir una funcionalidad significaba abrir un archivo en blanco y teclear cada línea hasta que compilaba. Cuando me atascaba, Stack Overflow. Cuando Stack Overflow fallaba, la documentación. Cuando la documentación mentía, prueba y error durante horas. Así aprendí el oficio y así trabajé la primera mitad de mi carrera.

    Esta mañana he construido un módulo completo sin teclear una sola línea de implementación a mano.

    Llevo quince años en esto y he visto pasar muchas modas. El desarrollo de software con IA no es una más. Es lo único que ha cambiado de raíz cómo hago mi trabajo. Pero no por la razón que casi todo el mundo repite en LinkedIn.

    Lo que ha cambiado no son las herramientas. Es el rol.

    Ya no me pagan por escribir código. Me pagan por decidir qué código debe existir, especificarlo bien y verificar que lo que se ha escrito es correcto. El tecleo —la parte que durante quince años fue la mayor parte del oficio— se ha vuelto la parte barata.

    Y si quieres la definición limpia, esta es la mía: el desarrollo de software con IA es la práctica de construir software delegando la escritura del código a modelos y agentes, mientras el developer se reserva las tres decisiones que siguen siendo suyas —qué construir, cómo debe encajar y si lo generado es correcto—.

    De escribir código a orquestarlo: así se programa con IA hoy

    Antes, un día productivo se medía en líneas. Hoy se mide en decisiones acertadas.

    La sesión de esta mañana fue así: abrí un documento, describí qué quería —el comportamiento, los límites, los casos que no debía tocar—, se lo pasé a un agente y me fui a por café. Cuando volví, había un diff de trescientas líneas esperándome.

    Mi trabajo empezó ahí. Leerlo entero. Cuestionar tres decisiones. Rechazar una. Aprobar el resto.

    No escribí la implementación. La orquesté.

    Si tuviera que resumir el cambio en una tabla, sería esta:

    Antes Ahora
    Unidad de medida Líneas escritas Decisiones acertadas
    Cuello de botella Teclear rápido y conocer la API Especificar con precisión
    Habilidad clave Saber escribir código Saber leer y revisar código
    Riesgo principal Bugs por descuido Deuda por código que nadie entendió
    Tu rol Autor Director y revisor

    Y ese cambio no fue de un día para otro. Fue una escalera. Primero el autocompletado —GitHub Copilot en 2021—, que adivinaba el final de la línea. Después el chat, ChatGPT y compañía, al que le pegabas un error y te devolvía una respuesta plausible. Y ahora el agente autónomo, del estilo de Claude Code o Cursor, que lee tu repo, ejecuta comandos, mira la salida y decide el siguiente paso sin ti. Si todavía andas en el primer escalón, la guía de Agentes de IA es el mejor sitio para entender qué hace distinto al último.

    Esa forma de trabajar en bucle —delegar, observar, corregir, repetir— tiene su propia disciplina, y la desarrollé entera en Loop Engineering: la evolución del desarrollo con IA. Porque diseñar bien ese bucle es hoy más determinante que elegir el modelo de moda.

    El cuello de botella del desarrollo de software con IA se movió: ahora está en especificar

    Durante años, el cuello de botella era teclear rápido y conocer la API de memoria. El que escribía más limpio y más rápido ganaba.

    Hoy el cuello de botella es otro: describir con precisión lo que quieres.

    Un agente hace lo que le pides al pie de la letra, no lo que querías decir. Todo lo que no especificas, lo inventa. Y lo inventa con una seguridad que asusta.

    Por eso el trabajo de más valor ya no es escribir la función. Es escribir la especificación de la función: el resultado esperado, los límites, los casos borde, lo que queda explícitamente fuera del alcance.

    Esto no es teoría. Es la metodología que uso a diario y la que documenté entera en el libro de Spec-Driven Development: especificar primero, delegar después. Si quieres el porqué antes que el cómo, lo cuento en Spec-Driven Development: la forma de evitar el caos con la IA.

    El developer que sabe redactar una buena especificación multiplica su trabajo. El que sigue tratando al agente como un buscador —"hazme esto"— se pasa el día corrigiendo basura.

    Lo que NO ha cambiado (y por qué el senior vale más que nunca)

    Aquí está la parte incómoda para los que venden que la IA ya programa sola.

    Nada de esto elimina al developer con criterio. Lo hace imprescindible.

    Un agente escribe trescientas líneas en dos minutos. Pero no sabe si esas trescientas líneas encajan en tu arquitectura. No sabe si van a ser un infierno de mantener dentro de un año. No sabe si acaba de duplicar una lógica que ya existía en otro módulo. El agente optimiza para que el criterio de parada se cumpla, no para que el sistema siga vivo dentro de dos años.

    Ese juicio sigue siendo tuyo.

    Y no es una manía mía de señor mayor. El informe DORA 2025 de Google Cloud, hecho con cerca de 5.000 profesionales de todo el mundo, encontró que el 90% ya usa IA en su trabajo y más del 80% dice que le ha subido la productividad. Pero un 30% reconoce tener poca o ninguna confianza en el código que esa IA genera.

    Ahí tienes la foto exacta del oficio hoy: casi todos delegamos, casi nadie firma a ciegas. Esa distancia entre "lo uso todos los días" y "no me fío" es, literalmente, la descripción de tu nuevo puesto de trabajo.

    Y ojo con confundir velocidad con progreso. Generar código rápido no es lo mismo que avanzar rápido. Un diff de trescientas líneas que nadie entiende no es velocidad, es deuda con intereses. Por eso "más rápido" y "mejor" no son la misma métrica, y desarrollé cómo distinguirlas en Cómo medir la productividad de un equipo con IA.

    Hay tres cosas que la IA no ha tocado, y son exactamente las que definen a un buen ingeniero:

    • El criterio. Saber qué construir y, sobre todo, qué no construir.
    • La arquitectura. Decidir cómo encajan las piezas para que el sistema aguante el paso del tiempo.
    • Saber leer código. Porque revisar es la nueva forma de escribir. Un diff que no entiendes es un diff que no puedes aprobar.

    Lo diré claro: hoy saber leer código importa más que saber escribirlo. Escribir lo hace la máquina. Leerlo, entenderlo y detectar dónde se ha equivocado sigue siendo humano.

    Al que no se adapta no lo sustituye la IA

    El miedo que oigo en cada charla es siempre el mismo: "¿La IA me va a quitar el trabajo?".

    No. Pero un developer que orquesta, especifica y revisa bien va a hacer el trabajo de tres que siguen tecleando línea a línea. Y las empresas lo van a notar en la nómina antes de lo que crees.

    No te sustituye la IA. Te sustituye el compañero que sabe usarla.

    La brecha ya no está entre el que programa y el que no. Está entre el que ha movido su trabajo hacia arriba en la cadena —del tecleo a la decisión— y el que sigue midiendo su día en líneas escritas a mano, orgulloso de un esfuerzo que la máquina hace gratis.

    Esa segunda persona no está en peligro por la IA. Está en peligro por negarse a cambiar de rol.

    Qué puedes hacer hoy

    Si llevas años programando y sientes que el suelo se mueve, tienes razón. Se mueve. Pero a tu favor, si haces el cambio a tiempo.

    Deja de medir tu jornada en líneas escritas. Empieza a medirla en decisiones acertadas, especificaciones claras y diffs bien revisados.

    Coge mañana una tarea aburrida y acotada —migrar un módulo, añadir tests a un servicio— y en vez de teclearla, especifícala y delégala. Luego siéntate a revisar el resultado como revisarías el pull request de un junior brillante pero despistado. Ahí, en esa revisión, es donde vas a hacer tu trabajo de senior a partir de ahora.

    Ese es el músculo nuevo. Y como todo músculo, se entrena.

    Si quieres ver este flujo completo montado de principio a fin —de la idea a un producto funcionando, especificando y delegando de verdad— es exactamente lo que construimos en el curso Construye con IA. Y si prefieres hacer el cambio acompañado, con proyectos reales y gente que ya está en esto, te espero en Dominicode Labs.

    El código dejó de ser el trabajo. El criterio para dirigirlo es el trabajo. Muévete hacia ahí.

    Preguntas frecuentes

    ¿La IA va a reemplazar a los programadores?

    No a los programadores con criterio. La IA reemplaza el tecleo, que era la parte mecánica del oficio, no el juicio. Un agente escribe código muy rápido, pero no decide qué construir, no diseña una arquitectura que aguante el tiempo ni sabe si su propia solución es mantenible. Lo que sí ocurre es que un developer que sabe orquestar, especificar y revisar hace el trabajo de varios que siguen escribiendo cada línea a mano. El riesgo no es la IA: es no adaptarse a usarla.

    ¿Necesito seguir aprendiendo a programar si la IA escribe el código?

    Sí, y hoy más que nunca. La IA escribe código, pero alguien tiene que leerlo, entenderlo y decidir si es correcto. No puedes aprobar un diff que no comprendes ni detectar un fallo de arquitectura si no sabes cómo debería estar construido. Saber programar deja de ser una habilidad de producción y pasa a ser una habilidad de criterio y revisión. Sin esa base, delegar en un agente es apostar a ciegas.

    ¿Por dónde empiezo a programar con IA?

    Por una tarea real, aburrida y acotada, no por un proyecto ambicioso. Coge algo que sepas hacer a mano en media hora —migrar un módulo, añadir tests, actualizar una dependencia—, escríbele una especificación clara al agente en lugar de un "hazme esto" y luego revisa el resultado línea a línea. Cuando eso te salga limpio, sube el listón. Trabajar primero la especificación y después delegar es la base de la metodología Spec-Driven Development, y es el orden que evita el caos.

    ¿Qué habilidades necesita hoy un developer?

    Tres que la IA no cubre. Criterio para decidir qué construir y qué no. Arquitectura para que las piezas encajen y el sistema sobreviva al paso del tiempo. Y capacidad de leer código ajeno —ahora, código generado— para revisarlo y aprobarlo con confianza. A eso se suma una habilidad nueva: saber especificar con precisión lo que quieres, porque todo lo que no le dices al agente, se lo inventa. El tecleo rápido ya no está en la lista.

    ¿Sigue haciendo falta un developer senior si la IA programa sola?

    Más que antes. La IA baja el coste de escribir código, lo que multiplica la cantidad de código que se genera y, con él, la superficie donde algo puede salir mal. Alguien tiene que poner criterio arquitectónico, revisar lo que produce el agente y frenar las decisiones que optimizan por cerrar la tarea a costa de la mantenibilidad. Ese trabajo es exactamente el de un senior. La IA no elimina ese rol: lo hace el más valioso del equipo.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • Claude Opus 5: los 2 breaking changes que rompen tu código

    Claude Opus 5: los 2 breaking changes que rompen tu código

    Cambias una línea. Un campo model dentro de un JSON. Diez segundos de trabajo, deploy a staging, a otra cosa.

    Veinte minutos después el endpoint de resúmenes devuelve textos cortados a mitad de frase. Y una ruta concreta —la de análisis largo, la que más te importa— devuelve 400 sin que hayas tocado nada más.

    No es un bug de Anthropic. Eres tú, migrando a Claude Opus 5 como si fuera un cambio de versión menor.

    No lo es. Y el problema es que casi todo lo que vas a leer estos días sobre este modelo son tablas de benchmarks. El titular es que cuesta la mitad que Fable 5. La letra pequeña es que si no tocas dos parámetros, tu aplicación empieza a devolver respuestas cortadas y errores 400.

    Este post va de la letra pequeña.

    Qué es Claude Opus 5 y qué cambia respecto a Opus 4.8

    Claude Opus 5 es el modelo más capaz de Anthropic, disponible desde el 24 de julio de 2026 con el identificador de API claude-opus-5, sin sufijo de fecha. Cuesta $5 por millón de tokens de entrada y $25 de salida —el mismo precio que Opus 4.8— y trae dos breaking changes respecto a la generación anterior: el thinking viene activado por defecto y desactivarlo deja de ser compatible con los niveles de effort xhigh y max.

    Atributo Claude Opus 5 Claude Opus 4.8
    ID de API claude-opus-5 claude-opus-4-8
    Precio entrada / salida $5 / $25 por millón $5 / $25 por millón
    Fast mode (solo API de Anthropic) $10 / $50 por millón —
    Thinking al omitir el parámetro Adaptativo, activado Desactivado
    Qué cubre max_tokens Thinking + respuesta Solo la respuesta
    Effort por defecto en la API high —
    thinking: disabled + xhigh/max HTTP 400 Válido
    Mínimo para prompt caching 512 tokens 1024 tokens
    Ventana de contexto 1M tokens (defecto y máximo) —
    Salida máxima 128K tokens —
    Rate limits Cubo propio Pool combinado Opus 4.x

    Está disponible en Claude.ai, Claude Code, Claude Cowork, la API de Anthropic, Amazon Bedrock (anthropic.claude-opus-5), Google Cloud y Microsoft Foundry. Es el modelo por defecto en Claude Max y el más potente disponible en Claude Pro. Los datos de esta tabla están contrastados con la documentación oficial de Anthropic.

    Los benchmarks de Claude Opus 5, en treinta segundos

    Sí, los números son buenos. Los despacho rápido porque no son el tema.

    En CursorBench 3.2, a máximo effort, Claude Opus 5 se queda a un 0,5% del pico de Fable 5 —a la mitad de coste por tarea—. En ARC-AGI 3 triplica la puntuación del siguiente mejor modelo. En Frontier-Bench v0.1 más que dobla el rendimiento de Opus 4.8. Los tres resultados salen de las cifras publicadas por Anthropic.

    No es el mejor en todo: sigue por detrás de Mythos 5 en tareas de ciberseguridad ofensiva. Y Anthropic lo describe como su modelo mejor alineado hasta la fecha, con la menor tasa de comportamiento engañoso.

    Si vienes de Claude Opus 4.8, pagas lo mismo por token por un modelo bastante mejor. Con un matiz que casi nadie menciona: Opus 5 piensa por defecto y escribe más largo, así que gasta más tokens por tarea. Misma tarifa no significa misma factura. Y si estabas pagando el premium de Fable 5 por tareas de agente, ahí sí: Anthropic mide la mitad de coste por tarea.

    Perfecto. Ahora la parte que rompe cosas.

    Breaking change 1 de Claude Opus 5: el thinking viene activado por defecto

    En Claude Opus 5, omitir el parámetro thinking ejecuta thinking adaptativo; en Opus 4.8 y 4.7 omitirlo significaba no razonar. Este es el cambio que corta tus respuestas a mitad de frase.

    Antes, el silencio equivalía a "no razones, contéstame". Ahora el silencio es un sí.

    Y aquí viene la parte que duele: max_tokens es un tope duro sobre thinking más texto de respuesta, juntos. No son dos presupuestos separados.

    Si tenías max_tokens ajustado al milímetro para tu respuesta —y todo el que ha optimizado costes lo tiene ajustado al milímetro— el modelo se gasta parte de ese presupuesto razonando y la respuesta se corta.

    Este código funcionaba perfectamente ayer:

    import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic();

// Opus 4.8 — omitir "thinking" = sin razonamiento; 1024 tokens íntegros para la respuesta
const res = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-8",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: prompt }],
});

    Cambias el model a claude-opus-5 y esos 1024 tokens ahora se reparten entre razonamiento y respuesta. Nadie te avisa: no hay error, solo un texto que termina a media frase.

    Tienes dos salidas. La buena:

    // Opus 5 — thinking explícito y presupuesto con margen
const res = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-5",
  max_tokens: 8192, // cubre thinking + respuesta
  thinking: { type: "adaptive", display: "summarized" },
  output_config: { effort: "medium" },
  messages: [{ role: "user", content: prompt }],
});

    Y la que replica el comportamiento anterior:

    thinking: { type: "disabled" }

    Cuidado con esa segunda, porque tiene trampa. Es exactamente el breaking change número dos.

    Sobre display: los tokens de razonamiento en crudo no se devuelven nunca. El valor por defecto es "omitted". Si pones "summarized" recibes un resumen legible del razonamiento, útil para logs y para depurar por qué el modelo llegó a donde llegó.

    Breaking change 2: desactivar el thinking en Opus 5 está capado a effort high

    Esta es la que devuelve 400.

    En Opus 5 la escala completa de effort es low, medium, high, xhigh y max. El valor por defecto de la API es high.

    Combinar thinking: { type: "disabled" } con effort xhigh o max devuelve HTTP 400. En Opus 4.8 esa combinación era perfectamente válida.

    // Válido en Opus 4.8 — error 400 en Opus 5
const res = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-5",
  max_tokens: 4096,
  thinking: { type: "disabled" },
  output_config: { effort: "xhigh" }, // 400
  messages: [{ role: "user", content: prompt }],
});

    Y ahora el detalle que hace que esto sea peligroso de verdad: la validación es por petición. No hay un chequeo global al arrancar. Puedes tener veinte llamadas funcionando con thinking desactivado y effort high, y que la veintiuna —la que sube a xhigh para el caso difícil— se rechace. Las anteriores funcionando no te protegen de nada.

    Traducido: cualquier ruta de tu código que desactive el thinking hay que auditarla antes de migrar, no después. Búscalo con un grep por "disabled" y revisa qué effort viaja en cada una de esas peticiones.

    Mi recomendación es no mantener esa ruta. En lugar de desactivar el thinking, bájalo a effort medium con thinking activado:

    // Sustituto recomendado para las rutas que antes desactivaban thinking
thinking: { type: "adaptive" },
output_config: { effort: "medium" },

    En Opus 5 los niveles low y medium rinden inusualmente bien. La intuición de "menos effort, peor respuesta" que traías de la generación anterior ya no aplica igual: prueba medium antes de asumir que necesitas high.

    Con un matiz, para que nadie me lea en diagonal: para coding y trabajo agéntico, Anthropic recomienda arrancar en xhigh y bajar solo donde tus evals demuestren que la calidad aguanta. Lo de medium es el sustituto de las rutas que antes desactivaban el thinking, no un consejo para bajarle el effort a tu agente de coding. Y si al bajarlo compruebas que la tarea nunca necesitó Opus, Claude Sonnet 5 cubre buena parte de ese terreno por bastante menos dinero.

    El tercer sitio donde revienta: el rechazo que llega con un 200

    Este no está en la lista oficial de breaking changes, pero te va a tirar producción igual.

    Los clasificadores de seguridad pueden declinar una petición. Cuando lo hacen, la API devuelve HTTP 200 con stop_reason: "refusal". No es un error. Tu try/catch no lo captura, tu retry no se dispara, tu monitorización no lo ve.

    Y content llega vacío: un array sin bloques. Así que este patrón —el que escribe todo el mundo la primera vez— revienta con un TypeError:

    const res = await client.messages.create({ /* ... */ });
const text = res.content[0].text; // 💥 TypeError: content llega vacío

    La corrección son cuatro líneas:

    const res = await client.messages.create({ /* ... */ });

if (res.stop_reason === "refusal") {
  logger.warn("Petición declinada por los clasificadores", { requestId: res.id });
  return fallbackResponse();
}

const text = res.content.find((b) => b.type === "text")?.text ?? "";

    Dos datos más que ayudan aquí. Un rechazo que llega antes de emitir output no se factura, aunque sí consume rate limit. Y si no quieres montar el fallback a mano, Anthropic tiene un parámetro fallbacks en modo "default" (con el beta header server-side-fallback-2026-07-01) que reencamina la petición rechazada a otro modelo dentro de la misma llamada: los rechazos de categoría ciber caen a Opus 4.8.

    Comprueba stop_reason antes de leer content. Siempre. Con este modelo y con el siguiente.

    Dos cambios de comportamiento que te van a sorprender

    Escribe respuestas más largas por defecto. Y bajar el effort no lo arregla —es un eje distinto—. Si necesitas respuestas breves, pídelo en el prompt de forma explícita: límite de palabras, formato, o ambos.

    Verifica su propio trabajo sin que se lo pidas. Esta es la importante, porque invierte una buena práctica de prompting que era válida hasta la semana pasada.

    Todos tenemos system prompts con alguna variante de "revisa tu respuesta antes de contestar". En Opus 5 esas instrucciones provocan verificación excesiva: más tokens, más latencia, misma calidad. La solución no es reescribirlas con mejor redacción. Es borrarlas.

    Con la delegación en subagentes el ajuste es distinto. Opus 5 delega más que Opus 4.8 por defecto, así que los empujones que añadiste para forzarla ahora sobran. Pero aquí no basta con borrar: la recomendación de Anthropic es poner límites —en qué escenarios se delega, o cuántos subagentes como máximo—. Pasas de empujar a acotar.

    Es la parte contraintuitiva del oficio: mantener un system prompt no es acumular reglas, es borrarlas cuando el modelo ya no las necesita. Es exactamente el criterio que trabajo en el curso Construye con IA, donde el prompt se trata como código con mantenimiento, no como un texto que se escribe una vez y se olvida.

    Lo que mejora en Claude Opus 5 sin que toques nada

    El mínimo de prompt caching baja a 512 tokens. En Opus 4.8 eran 1024, y el umbral está en la documentación de prompt caching. Prompts de sistema que antes se quedaban justo por debajo del umbral y no cacheaban, ahora sí cachean, sin cambiar una línea de código.

    Si tienes muchas llamadas cortas y repetitivas, revisa la factura la semana que viene: puede bajar sola. Y si aún no tienes el caching bien montado, la mecánica completa está en Prompt Caching en Claude: reduce tu factura de API un 90%.

    Otros dos datos que conviene tener a mano: la ventana de contexto es de 1M tokens —es a la vez el valor por defecto y el máximo— con 128K tokens de salida. Y los rate limits de Opus 5 son un cubo separado del pool combinado de Opus 4.x: al migrar tráfico no heredas tu cuota anterior. Si mueves un volumen serio, comprueba límites antes del despliegue y no el lunes por la mañana con todo el tráfico encima.

    Cómo migrar a Claude Opus 5 en 4 pasos

    Cuatro pasos, en este orden:

    1. Grep por "disabled" en todas tus llamadas al thinking. Cada resultado, con su effort al lado. Si hay xhigh o max, es un 400 esperándote.
    2. Revisa tus max_tokens. Todo lo que esté ajustado al límite de la respuesta necesita margen para el thinking, o cambia a thinking: { type: "disabled" } con effort high como máximo.
    3. Comprueba stop_reason antes de leer content. Cuatro líneas.
    4. Borra las instrucciones de auto-verificación de tus system prompts. No las reescribas. Y en las de delegación, cambia el empujón por un límite: cuándo se delega y cuántos subagentes como máximo.

    Media hora de trabajo. Y a cambio: te acercas a la inteligencia frontera de Fable 5 por la mitad de coste por tarea.

    Si quieres ver este tipo de migraciones aplicadas sobre proyectos reales —con los prompts, el código y los errores que salen por el camino— es lo que hacemos en Dominicode Labs, y voy publicando los análisis modelo a modelo en el canal de YouTube.

    El precio lo pone Anthropic. Los 400 los pones tú.

    Preguntas frecuentes sobre Claude Opus 5

    ¿Cuánto cuesta Claude Opus 5?

    $5 por millón de tokens de entrada y $25 por millón de tokens de salida, exactamente el mismo precio que tenía Opus 4.8. Fable 5 cuesta $10/$50, así que Opus 5 se acerca a esa franja de inteligencia frontera por la mitad. Existe un fast mode disponible únicamente en la API de Anthropic que cuesta el doble: $10/$50. En suscripciones, es el modelo por defecto de Claude Max y el más potente disponible en Claude Pro.

    ¿Qué se rompe al migrar de Opus 4.8 a Claude Opus 5?

    Dos cosas concretas. Primera: el parámetro thinking ahora viene activado por defecto, y como max_tokens es un tope duro sobre thinking más respuesta juntos, los presupuestos ajustados provocan respuestas cortadas a mitad de frase. Segunda: thinking: { type: "disabled" } combinado con effort xhigh o max devuelve un error 400, cuando en Opus 4.8 esa combinación era válida. A eso conviene sumar una tercera comprobación: los rechazos de los clasificadores llegan como HTTP 200 con stop_reason: "refusal", no como error.

    ¿Cómo desactivo el thinking en Claude Opus 5?

    Con thinking: { type: "disabled" }, pero solo puedes hacerlo hasta effort high. Si envías esa configuración con xhigh o max, la petición se rechaza con un 400. Y ojo: la validación se hace petición a petición, así que una llamada posterior que suba el effort se rechazará aunque todas las anteriores hayan funcionado. En la mayoría de casos compensa más bajar a effort medium con el thinking activado, porque en Opus 5 los niveles low y medium rinden bastante mejor de lo que esperarías.

    ¿Sigo necesitando el «revisa tu respuesta antes de contestar» en mis prompts?

    No, y además es contraproducente. Opus 5 verifica su propio trabajo sin que se lo pidas, así que esas instrucciones provocan verificación excesiva: gastas más tokens y añades latencia sin ganar calidad. La recomendación es borrarlas, no reescribirlas. Con la delegación en subagentes el ajuste es distinto: los empujones para forzarla sobran, pero Anthropic recomienda sustituirlos por un límite explícito —en qué escenarios se delega y cuántos subagentes como máximo—, porque Opus 5 delega más que Opus 4.8 por defecto.

    ¿Hay que cambiar algo para aprovechar el prompt caching en Opus 5?

    Nada. El mínimo de tokens necesario para cachear baja de 1024 a 512, así que los prompts que antes eran demasiado cortos para entrar en caché ahora cachean automáticamente, sin tocar código. Si tu carga de trabajo son muchas llamadas cortas con un system prompt repetido, es probable que la factura baje sola tras migrar.

    ¿Puedo mover todo mi tráfico de Opus 4.x a Opus 5 de golpe?

    Técnicamente sí, pero revisa los rate limits antes. Los límites de Opus 5 son un cubo separado del pool combinado de Opus 4.x, de modo que al migrar no heredas la cuota que ya tenías asignada. Si mueves un volumen alto sin comprobarlo, puedes empezar a recibir throttling con un código que hasta ese momento no lo veía nunca.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.

  • IA generativa vs IA agéntica: la diferencia que decide tu stack

    IA generativa vs IA agéntica: la diferencia que decide tu stack

    Hace unas semanas un CTO me escribió para que le ayudara a "medir el retorno de la IA" en su equipo. Doce developers, doce licencias, una factura mensual que ya se notaba en la hoja de gastos.

    Le pregunté qué hacían exactamente con ellas.

    "Autocompletar. Y a veces le preguntan cosas al chat."

    Ahí estaba todo. Ese equipo no tenía un problema de retorno: tenía un problema de categoría. Estaban pagando IA generativa y esperando resultados de IA agéntica.

    Y la diferencia entre IA generativa vs IA agéntica no es una discusión de nomenclatura para ponentes de conferencia. Es la decisión que determina qué compras, cuánto pagas cada mes y qué trabajo puedes delegar de verdad.

    En 2026, seguir describiendo el trabajo de un programador con IA como "IA generativa" es señal de llevar dos años de retraso.

    Resumen rápido

    • IA generativa es un sistema que produce un artefacto (texto, código, JSON) a partir de un prompt y termina ahí: no ejecuta nada, no verifica nada, no conserva estado.
    • IA agéntica es un sistema que recibe un objetivo en lugar de un prompt, tiene acceso a herramientas y repite el ciclo observar → decidir → actuar → verificar hasta cumplir un criterio de parada.
    • El modelo puede ser el mismo. Lo que cambia es la capa que lo envuelve: herramientas, permisos y criterio de parada.
    • Regla de decisión: si existe una señal automática de verdad (tests, typecheck, build, lint) que diga si el trabajo está bien hecho, es territorio de agente. Si el único verificador eres tú leyendo, es territorio de prompt.
    • Coste: un agente consume unas 4 veces más tokens que un chat; un sistema multi-agente, unas 15 (Anthropic, junio 2025).

    Lo que compraste no era generativa: era autocompletado caro

    El equipo de ese CTO usaba la IA exactamente igual que en 2023. Escribir media línea, aceptar la sugerencia gris. Abrir un chat, pegar un stack trace, copiar la respuesta de vuelta al editor.

    Eso funciona. Ahorra minutos. Pero el trabajo sigue siendo tuyo: tú lees el repo, tú decides, tú ejecutas, tú verificas si la respuesta era correcta, tú vuelves a preguntar cuando no lo era.

    La IA hace la parte fácil —escribir texto plausible— y tú te quedas con el bucle completo. Con doce licencias, lo que compras es doce veces la parte fácil.

    El salto de productividad real no está en generar mejor código. Está en dejar de ser tú quien cierra el bucle.

    ¿Qué es la IA generativa? Tú pides, ella escupe

    La IA generativa es un sistema que produce un artefacto a partir de un prompt y termina ahí. Entra un prompt, sale texto, código, un JSON, un diagrama. Se acabó.

    No tiene estado. No sabe qué hay en tu repositorio salvo lo que le pegas. No sabe si su respuesta compiló. No sabe si el test pasó. No puede saberlo, porque no ejecuta nada.

    Eso no es un defecto. Es el diseño. Y para tareas de un solo salto es imbatible: latencia de segundos, coste de céntimos, resultado inmediato.

    Un regex complejo. El mensaje de un commit a partir de un diff. Explicar qué demonios hace esa función de 2019 que nadie toca. Convertir un objeto de ejemplo en una interfaz de TypeScript.

    En todos esos casos, montar un agente es como contratar una mudanza para llevar una caja de zapatos al piso de arriba.

    ¿Qué es la IA agéntica? Lee, decide, ejecuta y vuelve

    La IA agéntica es un sistema que recibe un objetivo en lugar de un prompt, tiene acceso a herramientas y permiso para usarlas. Aquí el contrato cambia por completo.

    El agente lee ficheros. Ejecuta comandos. Mira la salida. Decide el siguiente paso a partir de lo que ha visto, no de lo que tú le contaste. Y repite hasta que se cumple un criterio de parada.

    Ese mecanismo tiene nombre y lo desmonté pieza a pieza en Agentic loop: el mecanismo detrás de los agentes de IA.

    Ese ciclo —observar, decidir, actuar, verificar, repetir— es todo el asunto. Lo he desarrollado a fondo en Loop Engineering: la evolución definitiva del desarrollo con IA, porque diseñar bien ese bucle es hoy más determinante que elegir modelo.

    Fíjate en que el modelo puede ser exactamente el mismo. Claude generando texto en una web y Claude arreglando un test en tu CI son el mismo peso de red neuronal. Lo que cambia es lo que hay alrededor: las herramientas que le das, los permisos que aceptas, la señal que le dice si ha terminado.

    Un LLM solo no es un agente, igual que un motor no es un coche. Esa capa que lo envuelve —el harness— es la que hace el trabajo, y lo expliqué en detalle en El Agentic Harness: por qué un LLM por sí solo no es un producto.

    La prueba práctica para distinguirlas: pídele algo cuyo resultado no puedas predecir sin ejecutar código. "Arregla el test que falla en CI" no lo resuelve un chat, por bueno que sea el modelo. Requiere leer el log, formular una hipótesis, tocar el código y volver a ejecutar. Eso es un agente o no es nada.

    Si vienes de cero con esto, la guía definitiva de Agentes de IA cubre los fundamentos y lo dejas para después de este.

    IA generativa o IA agéntica: cuál usar en cada tarea

    Esta es la asignación que uso a diario: a la izquierda la tarea, a la derecha la categoría que la resuelve con el menor coste y la menor latencia.

    Tarea Generativa o agéntica Por qué
    Escribir un regex o una query SQL puntual Generativa Salida única, la verificas tú en cinco segundos
    Redactar el mensaje de un commit Generativa El contexto está en el diff, no hay bucle que cerrar
    Explicar una función o un fichero legacy que no entiendes Generativa Necesitas comprensión, no cambios en disco
    Renombrar un concepto de dominio en 40 archivos Agéntica Hay que leer el repo, decidir caso a caso y comprobar que compila — no es el rename del IDE: cambian nombres, strings, rutas y documentación
    Arreglar un test en rojo que puedes reproducir en local Agéntica Requiere hipótesis, ejecución y reintento con la salida real
    Migrar un módulo de RxJS a Signals Agéntica Cambios encadenados con verificación continua vía tests
    Generar mocks o datos de ejemplo Generativa Un salto, coste mínimo, no toca disco
    Subir una dependencia mayor con breaking changes Agéntica El error aparece al ejecutar, no al leer
    Escribir la primera versión de un componente aislado Generativa Lo revisas tú de un vistazo; el bucle no aporta

    El patrón se ve solo: si existe una señal automática de verdad —tests, typecheck, build, lint— que diga si el trabajo está bien hecho, es territorio de agente. Si el único verificador eres tú leyendo, es territorio de prompt.

    El error caro: meter un agente donde bastaba un prompt

    Este es el fallo que más veo desde que los agentes se pusieron de moda. Y sale caro en cuatro dimensiones.

    Coste. Un agente no hace una llamada al modelo: hace decenas. Anthropic publicó las cifras de su sistema de investigación multi-agente en junio de 2025: los agentes consumen unas 4 veces más tokens que una interacción de chat, y los sistemas multi-agente unas 15 veces más. Está medido en tareas de investigación, pero el orden de magnitud se traslada. Cuando delegas a un agente algo que resolvía un prompt, estás multiplicando la factura por un trabajo idéntico.

    Latencia. El chat te responde en segundos. El agente tarda minutos porque lee, ejecuta, falla, reintenta. Para una tarea de treinta segundos, esa espera es una pérdida neta de tiempo, no una ganancia.

    No determinismo. Con un prompt, si la respuesta no te gusta, la descartas y ya está. Con un agente, cada ejecución toma un camino distinto: puede tocar archivos que no esperabas, reescribir un test en lugar de arreglar el código o "resolver" el fallo borrando la aserción que molestaba. Dos ejecuciones del mismo objetivo rara vez producen el mismo diff.

    Superficie de fallo. Un chat solo puede equivocarse en el texto. Un agente con permisos de escritura y shell puede equivocarse en tu disco, en tu historial de git y en tu base de datos de desarrollo. Cada herramienta que le das es potencia y es riesgo, en la misma proporción.

    Resumido en una tabla:

    Dimensión Prompt (generativa) Agente (agéntica)
    Coste Una llamada al modelo Decenas de llamadas: ~4x tokens, ~15x si es multi-agente
    Latencia Segundos Minutos: lee, ejecuta, falla, reintenta
    Determinismo Descartas la respuesta y repites Cada ejecución toma un camino distinto
    Superficie de fallo El texto que devuelve Tu disco, tu historial de git, tu base de datos de desarrollo

    Mi regla, sin matices: si puedes verificar el resultado leyéndolo en menos de un minuto, no necesitas un agente.

    Cómo migrar tu flujo de una a otra en 3 pasos

    Si hoy vives en el chat y quieres pasar al bucle, no empieces instalando frameworks. Empieza por aquí.

    1. Cierra el bucle de verificación antes de dar un solo permiso

    Un agente sin forma de comprobar su propio trabajo es un generador de texto con acceso a tu disco. Es la peor combinación posible.

    Antes de delegar nada, asegúrate de que existe un comando que responde sí o no:

    # El criterio de parada del agente: un comando que responde sí o no
npm test && npx tsc --noEmit && npm run lint

    Ese comando es el criterio de parada. Si tu proyecto no tiene tests que corran rápido y en verde, tu primer trabajo agéntico es conseguirlos —y si trabajas con Angular y andas flojo ahí, el curso de Testing en Angular con Jest y Testing Library resuelve justo esa base.

    Sin señal de verdad no hay agente. Hay ruleta.

    2. Escribe la especificación, no el prompt

    Un prompt describe una petición. Una especificación describe un resultado esperado, sus límites y qué queda fuera del alcance.

    La diferencia importa porque el agente va a tomar cientos de microdecisiones que tú no vas a supervisar. Todo lo que no esté escrito lo va a inventar.

    Es la metodología que uso a diario y la que documenté entera en el libro de Spec-Driven Development: especificar primero, delegar después. Cambia el resultado más que cambiar de modelo.

    3. Empieza por una tarea aburrida, acotada y reversible

    Nada de "refactoriza la arquitectura". Elige algo que te lleve entre veinte y cuarenta minutos a mano, con criterio de éxito objetivo y sobre una rama nueva.

    Migrar un módulo. Añadir tests a un servicio. Actualizar una dependencia. Ejecuta, revisa el diff completo, mide cuánto ha tardado y cuánto has tenido que corregir.

    Si quieres ver ese primer trabajo delegado en la terminal, lo hago paso a paso con Claude Code.

    Sube el listón solo cuando esa tarea salga limpia dos veces seguidas. Y cuando llegue el momento de elegir herramientas de verdad, tengo mi criterio completo en Stack IA agéntica en 2026: qué usar, qué ignorar y cuál elijo.

    La pregunta que resuelve el 90% de las decisiones

    No memorices la tabla. Quédate con una sola pregunta antes de abrir cualquier herramienta:

    ¿Existe una señal automática que diga si el trabajo está bien hecho?

    Si existe, delega el bucle: es trabajo de agente. Si no existe, el bucle eres tú, y lo que necesitas es un buen prompt y tus ojos encima.

    Esa pregunta te ahorra factura y sustos.

    Si quieres ver el bucle completo montado de principio a fin —del objetivo a un producto funcionando, con especificaciones, herramientas y verificación— es exactamente lo que construimos en el curso Construye con IA. Y si prefieres hacerlo acompañado, con proyectos reales y gente que ya está en esto, te espero en Dominicode Labs.

    Preguntas frecuentes

    ¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA agéntica?

    La IA generativa produce un artefacto a partir de un prompt y ahí termina: no ejecuta código, no verifica su propia salida y no conserva estado entre peticiones. La IA agéntica recibe un objetivo, dispone de herramientas para leer ficheros y ejecutar comandos, y repite el ciclo observar, decidir, actuar y verificar hasta cumplir un criterio de parada. El modelo subyacente puede ser el mismo en ambos casos; lo que cambia es la capa que lo envuelve. La prueba práctica para distinguirlas es pedir algo cuyo resultado no puedas predecir sin ejecutar código: eso solo lo resuelve un agente.

    ¿La IA agéntica sustituye a la IA generativa?

    No. La agéntica se construye encima de la generativa: el modelo que razona dentro del agente es el mismo tipo de modelo que responde en un chat. Lo que cambia es la capa que lo envuelve, con herramientas, permisos y un criterio de parada. En un flujo de trabajo real conviven las dos, y la mayoría de tus interacciones diarias seguirán siendo generativas porque son más rápidas y más baratas.

    ¿Cuánto más caro sale usar un agente en vez de un chat?

    Entre 4 y 15 veces más en consumo de tokens. Según los datos publicados por Anthropic en junio de 2025, un agente consume alrededor de 4 veces más tokens que una interacción de chat, y un sistema multi-agente unas 15 veces más. La cifra exacta depende del modelo y de la tarea, pero el orden de magnitud es ese: el agente solo compensa cuando la tarea es suficientemente valiosa como para justificar el gasto.

    ¿Un chat con acceso a herramientas ya es un agente?

    Solo si cierra el bucle. Ejecutar una búsqueda web y devolverte el resultado sigue siendo un salto único. Un agente encadena decisiones: usa la salida de una herramienta para elegir la siguiente acción, evalúa si ha cumplido el objetivo y reintenta cuando no. Si el sistema no puede reintentar por su cuenta a partir de lo que ha observado, es un chat con extras.

    ¿Necesito un framework de agentes para empezar?

    No al principio. Los asistentes de terminal actuales — Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI — ya traen el bucle implementado, y con eso cubres la mayoría de tareas de desarrollo diario. El framework empieza a tener sentido cuando construyes un agente propio para un producto: cuando necesitas orquestar varios pasos, persistir estado entre ejecuciones o exponer herramientas específicas de tu dominio.

    ¿Qué tareas no delegaría hoy a un agente?

    Tres tipos. Las que no tienen verificación automática, porque no hay forma de saber si acertó sin revisarlo todo a mano. Las irreversibles: migraciones sobre datos de producción, borrados, despliegues sin rollback. Y las decisiones de arquitectura, porque un agente optimiza para que el criterio de parada se cumpla, no para que el sistema siga siendo mantenible dentro de dos años. Esa parte todavía es tuya.

    Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.