OCaml nunca ha tenido el ruido mediático de Python, JavaScript, Rust o Go. Tampoco suele aparecer en debates populares sobre qué lenguaje aprender primero. Pero lleva décadas ocupando un lugar muy particular en la historia de la programación: el de un lenguaje nacido en el mundo académico que terminó encontrando espacio en finanzas, análisis estático, verificación formal, sincronización de archivos,
Banco Santander ha abierto una nueva organización en GitHub, SantanderAI, para publicar proyectos open source desarrollados desde su laboratorio de Inteligencia Artificial. El movimiento no es menor: según el anuncio realizado por Juantomás García Molina, senior AI researcher en Santander AI Lab, se trata de la primera iniciativa open source de proyectos de IA del banco. La organización arranca con
Rust no nació para ganar una guerra cultural entre programadores. Nació para resolver un problema muy concreto: escribir software de bajo nivel con el rendimiento de C y C++, pero sin buena parte de sus errores de memoria. Dos décadas después de que Graydon Hoare empezara a trabajar en el lenguaje como proyecto personal dentro del entorno de Mozilla, Rust
TempleOS es una de las historias más extrañas, tristes y técnicamente fascinantes de la informática moderna. No fue un sistema operativo comercial, ni un proyecto académico, ni una distribución Linux alternativa. Fue la obra de una sola persona, Terry A. Davis, un programador estadounidense que dedicó más de una década a construir desde cero un sistema operativo completo con kernel,
Google Cloud ha presentado Open Knowledge Format, una especificación abierta que intenta ordenar uno de los problemas más repetidos en los proyectos con agentes de Inteligencia Artificial: el contexto. Los modelos pueden escribir código, resumir documentos, consultar datos o ayudar en tareas de operación, pero su utilidad baja mucho cuando no saben cómo se organiza el conocimiento real de una
Uno de los límites más frustrantes del desarrollo asistido por inteligencia artificial no está en la capacidad del modelo para escribir código, sino en su falta de continuidad. Un agente puede ayudar a depurar una migración, explicar por qué falla una dependencia, proponer una arquitectura o resolver un problema de permisos en un entorno Linux. Pero cuando la sesión termina,
Trabajar con agentes de programación ha cambiado la forma de construir interfaces, pero todavía hay un problema muy cotidiano: explicar bien qué parte de la pantalla hay que tocar. Cuando un desarrollador usa Claude Code, Cursor o cualquier asistente similar, muchas veces acaba escribiendo indicaciones demasiado largas para describir algo aparentemente sencillo: “la segunda tarjeta de la página de precios”,
Apple ha publicado container, una herramienta open source para crear y ejecutar contenedores Linux como máquinas virtuales ligeras en Mac con Apple silicon. El proyecto está escrito en Swift, optimizado para los chips propios de la compañía y trabaja con imágenes compatibles con OCI, lo que permite descargar, ejecutar, construir y publicar imágenes en registros estándar. La propuesta tiene una
El uso de agentes de inteligencia artificial en programación está entrando en una fase más madura. Ya no se trata solo de pedir a un modelo que escriba código y esperar que acierte, sino de organizar mejor qué parte del trabajo debe hacer el modelo más capaz, qué parte puede ejecutar un modelo más barato y dónde debe intervenir el
Durante años, cada gran incidente de la cadena de suministro en npm reabría la misma broma entre desarrolladores: quizá había llegado el momento de volver a PHP. El problema es que la seguridad del software moderno ya no depende de un lenguaje concreto. Depende de cómo instalamos dependencias, cómo confiamos en mantenedores externos, cómo ejecutamos scripts automáticos y cómo protegemos
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Rust no nació para ganar una guerra cultural entre programadores. Nació para resolver un problema muy concreto: escribir software de bajo nivel con el rendimiento de C y C++, pero sin buena parte de sus errores de memoria. Dos décadas después de que Graydon Hoare empezara a trabajar en el lenguaje como proyecto personal dentro del entorno de Mozilla, Rust
TempleOS es una de las historias más extrañas, tristes y técnicamente fascinantes de la informática moderna. No fue un sistema operativo comercial, ni un proyecto académico, ni una distribución Linux alternativa. Fue la obra de una sola persona, Terry A. Davis, un programador estadounidense que dedicó más de una década a construir desde cero un sistema operativo completo con kernel,
Google Cloud ha presentado Open Knowledge Format, una especificación abierta que intenta ordenar uno de los problemas más repetidos en los proyectos con agentes de Inteligencia Artificial: el contexto. Los modelos pueden escribir código, resumir documentos, consultar datos o ayudar en tareas de operación, pero su utilidad baja mucho cuando no saben cómo se organiza el conocimiento real de una
Uno de los límites más frustrantes del desarrollo asistido por inteligencia artificial no está en la capacidad del modelo para escribir código, sino en su falta de continuidad. Un agente puede ayudar a depurar una migración, explicar por qué falla una dependencia, proponer una arquitectura o resolver un problema de permisos en un entorno Linux. Pero cuando la sesión termina,
Trabajar con agentes de programación ha cambiado la forma de construir interfaces, pero todavía hay un problema muy cotidiano: explicar bien qué parte de la pantalla hay que tocar. Cuando un desarrollador usa Claude Code, Cursor o cualquier asistente similar, muchas veces acaba escribiendo indicaciones demasiado largas para describir algo aparentemente sencillo: “la segunda tarjeta de la página de precios”,
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El uso de agentes de inteligencia artificial en programación está entrando en una fase más madura. Ya no se trata solo de pedir a un modelo que escriba código y esperar que acierte, sino de organizar mejor qué parte del trabajo debe hacer el modelo más capaz, qué parte puede ejecutar un modelo más barato y dónde debe intervenir el
Durante años, cada gran incidente de la cadena de suministro en npm reabría la misma broma entre desarrolladores: quizá había llegado el momento de volver a PHP. El problema es que la seguridad del software moderno ya no depende de un lenguaje concreto. Depende de cómo instalamos dependencias, cómo confiamos en mantenedores externos, cómo ejecutamos scripts automáticos y cómo protegemos
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