ManifestoJournal

Using Claude Code for UI/UX prototyping

sábado, 2 de mayo de 2026

Looking what's the hype with Agentic Engineering

sábado, 25 de abril de 2026

The Mouse Moment

miércoles, 11 de junio de 2025

A photo of the legendary research center Xerox PARC from 1977.

The Mouse Moment

miércoles, 11 de junio de 2025

La semana pasada unos compañeros de trabajo me invitaron a acompañarlos a un Workshop de Secture Labs sobre arquitectura RAG para aplicaciones y sistemas basados en LLMs.

Después de la excelente presentación por parte Antonio Perez Cano, tuve el privilegio del tiempo de Pedro Enríquez de Salamanca, quien finalmente me ayudó a aterrizar en una visión que no había logrado estructurar sobre la guerra actual por la hegemonía en inteligencia artificial.

You know nothing, Dev Snow - From the World, to Gustavo

Estamos viviendo un cambio de paradigma en la interfaz humano-máquina con las interfaces de lenguaje natural potenciadas por LLMs, similar a la experimentada dentro del Xerox PARC en los 1970s con la invención de la interfaz gráfica y el puntero. Ó The Mouse Moment, como lo tengo etiquetado en mi mundo interior.

I think you are misreading the room - From the World, to Gustavo

Dejemos claros unos hechos, estamos experimentando una explosión de contenido generado con distintos modelos de inteligencia artificial generativa en las plataformas donde consumimos nuestra dieta digital.

En muchos casos esto viene de la experimentación de muchos early adopters de la tecnología, buscando entender sus posibilidades, usos y cómo encontrar ventajas competitivas, estilo guerrilla. Mis favoritos hasta ahora son:

  • Todo el canal de Core Dumped (YouTube)
  • The Last Human CEO (Dwarkesh Podcast)
  • Cuando Solo Fonseca (YouTube) genera openings inspirados en Sabaton para sus videos, me encanta este sobre el rearme de Polonia.
  • Full Stack Peter (Instagram)
  • Rick The Dev (Instagram)

En otros muchos casos tenemos ejemplos de usuarios que lo usan para explotar la psicología oscura para generar engagement en redes sociales u operar campañas de desinformación.

La inteligencia artificial generativa está cambiando el mundo y muy probablemente muchos nos quedamos atrás si no aprendemos cómo usarla e integrarlas en nuestras vidas, incluyéndome.

Hay un exceso de promesas y expectativas alrededor de la tecnología que hacen que la interacción actual no puede cumplir y el tiempo estimado de llegada probablemente esté fuera del alcance de todos.

Pero fuera de las últimas tendencias en inteligencia artificial, relacionadas a formar narrativas para atraer o apaciguar inversores. Creo que el desarrollo más importante a nivel de LLMs se encuentra en poder conectar estos nuevos sistemas de Input/Output con sistemas ya existentes para desbloquear interfaces de usuarios más potentes. Democratizando aún más el acceso al software, ya no requieres de estar familiarizado con interfaces de usuario ó múltiples paquetes de aplicaciones para poder digitalizarte.

Como trabajadores de conocimiento nuestra forma de trabajar tiene que cambiar y nuestra forma para diferenciarnos también.

Uno de mis debates favoritos y que me ha dado qué pensar profundamente sobre el tema, es este organizado por The Diary of a CEO:

Me encanta cómo cada uno de los invitados está vestido con los colores asociados a su posición en el tema, obviamente bajo la analogía inspirada en The Matrix Red-pill, Blue-pill y Black-pill.

Otro día podemos discutir este debate filosófico, pero la realidad es que prefiero mis historias de ciencia ficción mucho más interesantes, aunque hay varios puntos que me gustaría tocar en otro momento.

Como toda tecnología tenemos que entender su lugar y experimentar con ella hasta que encontremos las mejores prácticas. Recomiendo algo un poco más técnico y explicativo que me ayudó a disipar un poco la neblina de guerra:

Este podcast, me ayudó a generar un modelo mental a pesar del lingo, y sobre todo cómo va el de open source con los LLMs.

Así que hablemos un poco del Google I/O 2025, se podría decir que la presión por parte de los inversores ha hecho que Google tenga que matar a su principal fuente de ingreso, Búsqueda + Publicidad, buscando integrar LLMs en una nueva generación de experiencia de búsqueda.

Vaya todo indica que las industrias de conocimiento cómo el SEO, el UI/UX, el Copywriting, desarrollo de software están muertas, paren las prensas, nos quedamos sin trabajo, todas las corporaciones que invirtieron cada centavo de capital que tenían o se endeudaron en transformación digital, todos los CEOs y Billonarios del mundo tienen razón, no somos más que peso muerto para la empresa, todos los gobiernos del mundo tienen que comenzar a considerar el ingreso mínimo para que podamos vivir, el capitalismo ha muerto, Marx tenía razón, muerte a los capitalistas!.

Prepare to get vaporized from orbit - From the World, to Gustavo

It’s the nature of time that the old ways must give in. It’s the nature of time that the new ways comes in sin. When the new meets the old it always ends the ancient ways. And as history told the old ways go out in a blaze.

Lo siento, pero la realidad es que ahora nos toca a nosotros, los trabajadores de cuello blanco ó trabajadores de conocimiento tener que reinventarnos de la misma forma que muchos trabajadores de otras industrias automatizadas les tocó reinventarse en el pasado. Nos toca tener que repensarnos a nosotros, nuestros negocios y nuestras prácticas.

Así que voy a practicarlo un poco, desde lo poco que sé del dominio de la programación web y sistemas distribuidos.

Mi interpretación de la explicación de Google de cómo funciona esta nueva experiencia, y que me parece bastante interesante, es que básicamente están usando LLMs (en este caso sus modelos de Gemini) cómo un sistema de interpretación de queries para contactar los distintos servicios usados por su sistema de búsqueda. Mi modelo mental es básicamente que Google está usando LLMs como si fuesen el interpretador de queries y query planner de una base datos como PostgreSQL.

Lo que me lleva.

Lateral Thinking with withered technology

  • Gumpei Yokoi

The Human-Machine Interface to Services Interface Problem - From Gustavo, to The World

Esto me lleva a analizar un ejemplo completamente diferente, Apple, sus anuncios del WWDC25 y cómo el internet está leyendo incorrectamente lo que sucede. Porque creo que Apple es un caso de estudio relevante para cómo evolucionar nuestros sistemas y reinventar nuestros modelos mentales para adaptarnos, nosotros y nuestras organizaciones al nuevo paradigma de interfaces humano-máquina.

Apple tiene un problema bastante peculiar, ya que su plataforma de desarrollo se basa en su ecosistema cerrado de hardware y software, está saliendo de una transición importante en su plataforma, Apple Silicon, y su equipo de liderazgo de inteligencia artificial y machine learning se quedó dormido al volante con la disrupción introducida por OpenAI con los LLMs, quienes ahora van por su caballo de Troya para meterse en el ecosistema de hardware. Y ahora el equipo de ingeniería de software está en medio de otra transición importante en su plataforma.

Como preparar todo el ecosistema de software para la rápida iteración que se avecina para protegerse de los innovadores buscando su corona sin dejar atrás a la legión de desarrolladores y su catálogo de software.

Empecemos por los hechos que considero relevantes:

  • Retrasaron al menos un año muchas de las funcionalidades que presentaron en 2024 de Apple Intelligence y para el ciclo de refrescado 2026-2027.
  • Mostraron nuevas funcionalidades basadas en la infraestructura de hardware y software que requiere Apple Intelligence para cumplir sus promesas, lo que indica que el equipo de ingeniería de software está preparando la plataforma.
  • Presentaron un nuevo lenguaje de diseño unificado para sus plataformas integrando el trabajo que se viene de visionOS.
  • Apple unificó el versionado de todos sus sistemas operativos.
  • Private Cloud Compute sigue siendo importante en la estrategia de Apple.
  • Presentaron una alternativa a Docker optimizada para Apple Silicon y escrita en Swift.
  • Apple abrió a los desarrolladores sus modelos de machine learning locales usando Foundation Models Framework.
  • App Intents, introducido en WWDC24, está aquí para quedarse y este año muchas de las funcionalidades que presentó el equipo de software engineering de Apple están construidas sobre este framework.

Bueno, primero hablamos de que una constante en la presentación fue unificación, básicamente todos los equipos y plataformas bajo una sola visión. Cual es esa visión:

App Intents, Apple’s Human-Machine interface to Service interface Solution

App Intents, es la solución que presenta Apple a sus desarrolladores para facilitar la integración y descubribilidad de las distintas capacidades de sus aplicaciones con el resto de la plataforma de hardware y software, sino que vuelve más conveniente por parte de Apple de tener una interfaz unificada sobre la cual su equipo de ingeniería de software puede construir nuevas funcionalidades e inmediatamente integrar las aplicaciones que usan este framework, con mínima a ninguna intervención del desarrollador de la misma.

Mi ejemplo favorito, de las nuevas funcionalidades de Spotlight, los amantes de macOS comentan y ríen un poco de que Apple simplemente copió Alfred ó Raycast:

Pero, nadie le dió un vistazo a la presentación que vale la pena ver, Platforms State Of The Union, donde Apple mostró cómo se está preparando para un completo overhaul, cuando finalmente lance la funcionalidades de Apple Intelligence.

Mi intuición sobre App Intents es que permite que Apple pueda innovar en interfaces humano-máquina, y le facilita la vida a sus desarrolladores para poder soportar estas nuevas interfaces sin importar qué forma tomen, siempre que hagan sentido para su aplicación.

From Apple Platforms to The Apple Platform

Aquí voy a ser un poco más especulativo, creo que Apple está en medio del proceso de convertir su archipiélago de plataformas de hardware (el famoso Apple Ecosystem), en una plataforma unificada para desarrolladores con soluciones integradas local en dispositivo y en la nube de la mano de Foundation Models Framework, Private Cloud Compute, Containerization Framework y Swift multi-plataforma.

La base de Apple Intelligence es Private Cloud Compute, esta infraestructura de data centers mantenida y diseñada por Apple para servir a los clientes de su plataforma funcionalidades que su dispositivo personal no tiene el poder de cómputo para poder ejecutar localmente de forma eficiente y expedita, todo esto bajo las promesas de Apple de privacidad y seguridad.

Viniendo del mundo del desarrollo web, dónde estamos acostumbrados a descargar nuestras necesidades de infraestructura en algún proveedor de nube cómo AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, entre otros muchos, puede ser un poco irrisorio, pero la realidad es que esto es un problema que los desarrolladores de las plataformas de Apple antes necesitaban alcanzar fuera de la plataforma de Apple que estaban usando y requerían tener que generar competencia en un segundo dominio ó buscar esa competencias en otros miembros de equipo.

Si lo combinamos con Containerization Framework y Swift multi platforma, podemos ver cómo Apple planea sobrevivir en un mundo donde su jardín privado ya no es bien visto por las autoridades de sus más grandes mercados, en especial Estados Unidos, donde lo que deciden las cortes se vuelve ley en el mundo de los consumidores al considerarse el estándar mínimo de las mejores prácticas.

Se que suena un poco descabellado decir que una alternativa a Docker escrita en Swift y optimizada para Apple Silicon es una innovación importante en los planes de Apple, pero llevo al menos 1 año escuchando de Moore’s Law is Dead (YouTube) comentando que Apple está trabajando en chips ARM para servidores, es decir Apple Silicon, creo que esto indica un movimiento importante de Apple para hacer de Private Cloud Compute un contendiente de clase mundial. Vas a poder construir tu siguiente unicornio en esta plataforma, no tengo la menor idea, pero si eres un desarrollador en el Ecosistema Apple y sólo quieres construir la mejor experiencia en esa plataforma creo que esta es una idea irresistible.

Foundation Models Framework, le abre las puertas a todos los desarrolladores de la plataforma de Apple a utilizar todo tipo de modelos de inteligencia artificial localmente para experimentar con nuevas interfaces humano-máquina sin tener que desarrollar experticia en este complicado y siempre cambiante mundo del machine learning sin tener que cambiar cómo funciona fundamentalmente su software cada vez que hay un avance, Apple se encarga de la parte más pesada del desarrollo que es entrenar y mantener sus modelos al día con las últimas tendencias y tú te dedicas a ver cómo innovar con ellos sin tener que estar pensando a una escala que sólo una gran corporación multinacional tiene que pensar a nivel estratégico.

Si me permiten especular, veo a Apple finalmente abriendo Private Cloud Compute, como un servicio de nube serverless para desarrolladores altamente integrado a la plataforma Apple cuyas ganancias pueden ayudar a socavar las pérdidas de su corte del 30% en las ventas de la App Store. Aunque creo que además de la dependencia en la decisión de abrir Private Cloud Compute, esto también depende de que Apple incluya en el Foundation Models Framework acceso a los modelos sólo disponibles en Private Cloud Compute.

On-Device models are for Human-Machine Interface and experimentation - From Gustavo, to the World

Una pequeña tangente, aunque es cierto que se necesita de considerable poder de cómputo para poder experimentar con entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, para experimentar con inferencia se necesita muchísimo menos.

Para los que estamos experimentando con cómo podemos construir con esta tecnología nuevas interfaces humano-máquina ó simplemente cómo integrarlos en nuestros sistemas actuales es muy importante poder experimentar tranquilamente sin que a final del mes nos llegue la cuenta de nuestro proveedor de compute por 3 veces nuestros ingresos anuales, porque aún no tenemos la menor idea de cuales son las mejores prácticas, o porque nuestro código tiene un bucle infinito o un memory leak del que no teníamos la menor idea (esto me ha pasado más veces de las que puedo recordar).

The Next Human-Machine Interface for the Apple Platform

Creo que una vez Apple tenga solventado el problema de la interfaz genérica entre cualquier interfaz humano máquina a servicios, y despliegue las funcionalidades que presentó con Apple Intelligence, principalmente en Siri, comenzarán a experimentar con nuevos tipos de dispositivos internamente para encontrar ese próximo gran dispositivo.

Cuál será ese próximo gran dispositivo, que forma adoptará y será exitoso, no tengo la menor idea, creo que nadie lo sabe, pero una cosa es segura, contará con la ventaja competitiva de estar integrado desde su lanzamiento con la plataforma de aplicaciones de Apple y los desarrolladores se enteraran que su software corre en dicha plataforma, probablemente el mismo día que el resto del mundo.

El reto para todos los desarrolladores, emprendedores y organizaciones que están pensando en operar en esta futura plataforma, es experimentar con todas estas capacidades que Apple está ofreciendo en este momento, para poder tener una ventaja competitiva en la carrera por ofrecer la mejor experiencia en este futuro dispositivo.


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