Glosario

El vocabulario de la ingeniería, sin humo.

Definimos los términos que aparecen en nuestro trabajo con la misma precisión con la que escribimos código, cada uno explicado primero en una sola frase, sin jerga de relleno.

El modelo

Forward Deployed Engineer (FDE): Ingeniero de élite que se embebe dentro del negocio del cliente (en su contexto, sus datos y sus restricciones) y es dueño de un problema de principio a fin, en lugar de escribir código a distancia.; Palantir originó el modelo (internamente lo llaman «Deltas») para resolver problemas que ningún producto enlatado podía. En 2026, OpenAI y Anthropic lo institucionalizaron con miles de millones en capital. AXENOR lo aplica como firma boutique de élite.
Aumento de personal (staff augmentation): Modelo en el que un proveedor aporta «manos» que trabajan bajo tu dirección: tú sigues siendo dueño del problema, de la arquitectura, del riesgo y de coordinar a todos.; Se diferencia del modelo Forward Deployed, donde el proveedor asume el problema completo y responde por la métrica final, no por las horas facturadas.
Nearshore: Modelo de colaboración con un equipo en un país cercano y de huso horario compatible, lo que permite trabajo en tiempo real frente al desfase del offshore lejano.; Para clientes de EE.UU., Colombia opera en horario del Este (ET) y comparte la ventana laboral, sin la fricción de las 10-12 horas de diferencia del offshore tradicional.
De piloto a producción: El salto desde una prueba de concepto que funciona en un entorno controlado hasta un sistema que opera de forma fiable, medible y mantenible dentro del negocio real.; Es donde se estanca la mayoría de las iniciativas de tecnología, la IA incluida: el 88% de las empresas la usa, pero pocos pilotos llegan a producción o miden su impacto.

Inteligencia Artificial

RAG (generación aumentada por recuperación): Técnica que conecta un modelo de lenguaje a tus propias fuentes de información, de modo que responde con datos recuperados de ellas (con citación) en vez de solo con su memoria de entrenamiento.; Reduce las alucinaciones y permite respuestas verificables sobre documentación privada, sin reentrenar el modelo.
MLOps: Conjunto de prácticas para versionar, desplegar, monitorear y reentrenar modelos de machine learning en producción de forma reproducible, lo que DevOps hace con el software, aplicado a los modelos.; Es lo que sostiene un modelo en el tiempo: sin MLOps, un piloto de IA se degrada en silencio en cuanto cambian los datos.
Agentes de IA: Sistemas de IA que ejecutan tareas de varios pasos de forma autónoma (deciden, invocan herramientas y actúan) en lugar de solo responder a una pregunta.; En producción exigen barandas (límites de acción), trazabilidad y tareas acotadas; sin ellas, la autonomía se vuelve riesgo.

Ciberseguridad

Zero Trust: Modelo de seguridad que no confía por defecto en ningún usuario, dispositivo o red (ni siquiera dentro del perímetro) y verifica cada acceso de forma explícita y continua.; Sustituye la idea de «red interna segura» por el principio de mínimo privilegio aplicado a cada solicitud.
Pentesting (pruebas de penetración): Ejercicio controlado en el que especialistas atacan tus sistemas, con el consentimiento del dueño, para encontrar vulnerabilidades reales antes de que lo haga un atacante.; A diferencia de un escaneo automático, evalúa cómo se encadenan las debilidades en un ataque realista.
Hardening (endurecimiento): Proceso de reducir la superficie de ataque de un sistema: cerrar puertos y servicios innecesarios, aplicar mínimo privilegio y configurar de forma segura por defecto.; Es seguridad preventiva: menos cosas expuestas significan menos cosas que un atacante puede aprovechar.
SIEM (gestión de información y eventos de seguridad): Plataforma que centraliza y correlaciona los registros (logs) de toda la infraestructura para detectar y alertar sobre actividad sospechosa en tiempo casi real.; Es el sistema nervioso de un SOC: convierte millones de eventos dispersos en señales accionables.
SOC (centro de operaciones de seguridad): Función (equipo, procesos y herramientas) que monitorea, detecta y responde a incidentes de seguridad de forma continua, las 24 horas.; No es un producto que se instala: es una práctica que se opera, y el riesgo que no se monitorea es el que termina costando.

Cloud e infraestructura

IaC (infraestructura como código): Práctica de definir y aprovisionar la infraestructura (servidores, redes, nube) mediante archivos de código versionados, en lugar de configurarla a mano.; Hace que los despliegues sean repetibles y auditables: el mismo código produce el mismo entorno, sin sorpresas.
CI/CD (integración y entrega continuas): Automatización del camino del código a producción: cada cambio se prueba (integración continua) y se despliega (entrega continua) de forma frecuente y confiable.; Acorta el ciclo entre escribir un cambio y verlo en producción, reduciendo el riesgo de cada despliegue.
FinOps: Disciplina que lleva responsabilidad financiera al gasto en la nube: dar visibilidad de costos en tiempo real y optimizarlos sin sacrificar rendimiento.; Migrar a la nube sin FinOps suele trasladar el desorden a una factura más alta; con él, las cargas cuestan lo que deben.
Alta disponibilidad (HA): Diseño de un sistema para que siga operando pese a fallos de componentes, mediante redundancia y conmutación automática, minimizando el tiempo de caída.; Se mide en «nueves» de disponibilidad (por ejemplo, 99,99%); cuando la operación descansa en la plataforma, la disponibilidad es la norma, no la excepción.
DRP (plan de recuperación ante desastres): Conjunto documentado de procedimientos para restaurar sistemas y datos tras un incidente grave (un ataque, un fallo mayor, un desastre físico) dentro de un tiempo y una pérdida de datos acordados.; Define dos metas clave: el RTO (cuánto se tarda en recuperar) y el RPO (cuántos datos se pueden perder).

Entrega y operación

Patrón de estrangulamiento (strangler): Estrategia para modernizar un sistema heredado de forma gradual: se construyen piezas nuevas alrededor del viejo y se le redirige el tráfico poco a poco, hasta reemplazarlo sin una reescritura de golpe.; Permite migrar sin ventanas de caída ni el riesgo de un «big bang» que detenga la operación.
SLA (acuerdo de nivel de servicio): Compromiso medible entre un proveedor y un cliente sobre el nivel de servicio (disponibilidad, tiempos de respuesta) que se va a cumplir, con métricas y consecuencias definidas.; Un SLA serio se reporta y se cumple; sin medición, es una promesa de folleto.
Observabilidad: Capacidad de entender el estado interno de un sistema desde sus salidas (métricas, registros y trazas) para diagnosticar problemas, incluso los que no se anticiparon.; Va más allá del monitoreo: no solo avisa que algo falló, sino que permite preguntar por qué.

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