Gabriel Fuentes — AI EngineerConstruyo la infraestructura que mantiene modelos corriendo en producción. Escribo sobre LLM engineering, diseño de software y MLOps.https://gabriel.com.gt/esgafnts@gmail.com (Gabriel Fuentes)Una librería no es un servicio: lo que implica poner un extractor de información basado en LLMs frente a tráfico realhttps://gabriel.com.gt/es/blog/a-library-is-not-a-service/https://gabriel.com.gt/es/blog/a-library-is-not-a-service/La primera parte encontró la mejor configuración. La segunda construye un servicio a su alrededor, desplegando ambas estrategias de extracción en el mismo pipeline orientado a eventos y sometiéndolas a ráfagas de tráfico idénticas. El resultado: infraestructura a la que un negocio puede dirigir tráfico real.Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 GMTgafnts@gmail.com (Gabriel Fuentes)¿Cuándo vale la pena un agente? Una evaluación comparativa de estrategias de extracción con LLMs sobre documentos legaleshttps://gabriel.com.gt/es/blog/when-does-agency-earn-its-cost/https://gabriel.com.gt/es/blog/when-does-agency-earn-its-cost/Los mismos documentos, el mismo esquema, estrategias de razonamiento distintas. Un benchmark sobre tres familias de modelos muestra que un agente rara vez supera a una sola llamada a un LLM. Un contraejemplo claro al reflejo de usar un agente para todo.Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 GMTgafnts@gmail.com (Gabriel Fuentes)