Introducción

Juno

¡Bienvenido a bordo de Crooked Orbit! Soy Juno, y qué bueno que estés aquí. Ayudar a los ingenieros nuevos a sentirse cómodos con los sistemas de IA que manejamos es mi parte favorita del trabajo, y ver cómo esto pasa de ser magia a algo que realmente entiendes nunca deja de sorprenderme.

Vamos a empezar por lo que estos modelos realmente son por dentro, sin necesidad de conocimientos previos de machine learning, y lo iremos construyendo pieza por pieza.

Nada aquí es demasiado básico como para no preguntar, y créeme, a mí me tomó mucho más tiempo del que admitiría entender algunas cosas. Tómate tu tiempo, que juntos vamos a llegar.

Juno

Bienvenido a bordo de Crooked Orbit. Soy Ace, ingeniero de sistemas, y me encargo de que los builds de IA del día a día sigan saliendo por aquí. Ya tienes las bases, así que vamos a avanzar a un ritmo constante y mantenernos prácticos, tal como lo armarías de verdad en código real.

Cada capítulo funciona igual: primero el concepto, después qué hacer con él: léelo, pruébalo, constrúyelo. Medio los sistemas de esta estación funcionan exactamente con esa lógica, así que estás en buena compañía.

Juno

Bienvenido a bordo de Crooked Orbit. Soy Sol, ingeniero jefe, catorce años y demasiado café a bordo de este lugar. Estos son los documentos para quienes quieren saber cómo funcionan realmente los sistemas de IA, no solo qué botón apretar.

La mayor parte de esto lo armé yo mismo, casi siempre dos veces, porque la primera versión salió mal. Espera encontrarte con los trade-offs, los modos de falla y los detalles que todos los demás se saltan. Lee con atención y cuestiona todo, incluyéndome a mí.

Este manual es para desarrolladores que quieren entender cómo funciona realmente la IA, no solo llamar a una API y esperar que salga bien. Una palabra rápida sobre dos términos que vas a ver a lo largo del manual: un modelo es el sistema de IA al que le envías texto y del que recibes texto de vuelta, como el que está detrás de ChatGPT, y un prompt es el texto y las instrucciones que le envías. Llamar a un modelo es una llamada a la API: tu código le envía el prompt por internet y recibe texto de vuelta, igual que con cualquier otro servicio web. Los conceptos aquí están desarrollados en detalle, con profundidad, ejemplos y algo que puedas buscar rápido cuando necesites una respuesta.

Estos documentos asumen que ya sabes escribir Python: variables, funciones y cómo llamar a una API web. Si eso te describe, ya tienes todo lo que necesitas; si quieres repasar las bases primero, el manual de Python las cubre desde cero. No necesitas ningún conocimiento previo de machine learning. La ingeniería de IA consiste en construir productos con modelos que otras personas entrenaron, no en entrenar los tuyos.

El enfoque aquí es explicar la máquina, no solo la API. Cualquiera puede copiar una llamada a un modelo de un tutorial y lograr que algo funcione en el camino ideal. La distancia entre eso y lanzar algo confiable está en entender qué pasa por debajo: por qué el modelo produce lo que produce, por qué falla de las formas particulares en que falla, y qué puedes hacer en cada caso.

Por eso este manual dedica bastante tiempo a explicar cómo funcionan estos modelos antes de mostrarte qué escribir. Está escrito para el desarrollador que prefiere entender el motor en vez de solo girar la llave, porque entender la máquina es lo que perdura más allá de cualquier modelo en particular. Eso es lo que te permite depurar una respuesta equivocada en vez de simplemente encogerte de hombros, sea cual sea el modelo al que recurras el próximo año.

Estos documentos enseñan los conceptos en profundidad, y aquí mismo los vas a poner en práctica con ejercicios y proyectos propios. El curso principal de Scrimba es la versión guiada, para construir paso a paso, del mismo material.

Toma el AI Engineer Path en ScrimbaConvierte estos conceptos en aplicaciones reales, de forma práctica en JavaScript→

Python aquí, JavaScript en el curso

Estos documentos están escritos en Python; el AI Engineer Path enseña el mismo material en JavaScript para la web. Esta diferencia importa menos de lo que parece: la ingeniería de IA es el mismo trabajo en cualquier lenguaje, donde le envías texto a un modelo mediante una solicitud web y le das forma a lo que te devuelve. Cada idea que ves aquí, desde tokens y prompting hasta retrieval, agentes y evals, es idéntica sin importar en qué lenguaje la escribas; solo cambia la sintaxis alrededor de la llamada al modelo. Si lo aprendes en uno, ya lo sabes en el otro, así que leer aquí y construir en el curso se refuerzan mutuamente.

JunoUn campo que avanza rápido Los nombres y precios de los modelos en este campo cambian casi todos los meses, así que no te preocupes por memorizarlos. Nos enfocamos en las partes que se mantienen estables: cómo se comportan estos modelos y los patrones para construir sobre ellos. Todo lo que depende de un proveedor específico queda dentro de un bloque de código claramente marcado, así que cuando cambie solo actualizas una línea y las ideas alrededor siguen siendo válidas.

JunoUn campo que avanza rápido Los nombres y precios de los modelos cambian casi todos los meses, así que yo no me los memorizo y tú tampoco deberías hacerlo. Lo que se mantiene estable es cómo se comportan estos modelos y los patrones que construyes a su alrededor, y de eso es de lo que hablamos. Todo lo específico de un proveedor vive en un bloque de código marcado, así que un nuevo lanzamiento de modelo es un cambio de una línea, no una reescritura.

JunoUn campo que avanza rápido Los nombres y precios de los modelos cambian casi todos los meses, y por eso hace años que dejé de encariñarme con ninguno de ellos. El comportamiento y los patrones son lo que dura, así que ahí es donde invertimos nuestro tiempo. Todo lo que depende de un proveedor va en un bloque de código claramente marcado, así que cuando llegue el próximo lanzamiento cambias una línea y sigues adelante.

Conoce a tus guías

Este manual está presentado por tres ingenieros de Crooked Orbit, y tú eliges quién te va a acompañar. El material es el mismo para todos; tu guía define el tono en el que se cuenta y, en las páginas que se adaptan, qué tan a fondo se trata cada sección.

Cambia de guía en cualquier momento desde el selector en la parte superior de cualquier página, o abre Preferencias en la parte inferior derecha para cambiar tu guía, idioma o tamaño de fuente.

Cuando estés listo, el manual arranca en serio. El próximo capítulo, Una breve historia de la IA, recorre de dónde vienen estos sistemas a lo largo de setenta años, porque esa historia es lo que te permite distinguir qué partes de este campo son duraderas y cuáles son solo el ruido de este año.