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  <title>Codeflow</title>
  <subtitle>Artículos y Referencias de Tecnología</subtitle>
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  <author><name>Rafael Santos</name><uri>https://github.com/rafaelsantos</uri></author>
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  <rights>Codeflow © 2026</rights>
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    <title>Mitología, autómatas y el origen de la pregunta: los inicios de la historia de la IA, de Turing al primer invierno</title>
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    <summary type="text">Los inicios de la IA: mitos y autómatas, la pregunta y el test de Turing, Dartmouth, perceptrones, sistemas de reglas y el camino al primer invierno.</summary>
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    <title>De la predicción de la salida al mapa probabilístico: autorregresión, self-attention y embeddings</title>
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    <summary type="text">Cómo componen los modelos generativos: un mapa probabilístico en vez de una correspondencia, autorregresión token a token, self-attention y embeddings.</summary>
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    <title>IA tradicional versus IA generativa: predecir a partir de datos conocidos o componer salidas nuevas</title>
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    <summary type="text">La IA tradicional predice una clase o un valor en un espacio de respuestas cerrado; la IA generativa compone una salida nueva a partir de patrones aprendidos.</summary>
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    <title>Cuando el código deja de ser el diferencial: el papel del desarrollador con IA generativa</title>
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    <summary type="text">Por qué escribir código ya no basta: hacia dónde va el diferencial del desarrollador, cómo la IA amplifica la competencia y qué cambia en liderazgo y producto.</summary>
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    <title>Fundamentos antes que herramientas: cómo evaluar y construir con IA generativa</title>
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    <summary type="text">Por qué entender los fundamentos de la IA generativa vale más que dominar herramientas: capas, mecanismo, criterios de ingeniería y el modelo como componente.</summary>
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    <title>¿Qué es la IA generativa, y por qué solo ahora se volvió viable?</title>
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    <summary type="text">Una introducción a la IA generativa: los tres factores que la hicieron viable, la diferencia con la IA tradicional, el prompt como control y la revisión humana.</summary>
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