Al evaluar la preparación de una API para la integración con LLM (Modelos de Lenguaje Extensos) a través del Model Context Protocol (MCP), analizamos cuatro puntos de referencia críticos: Experiencia del Desarrollador (Developer Experience) Fiabilidad del Sistema Seguridad y Protección Descubrimiento Semántico Experiencia La API sufre de una baja capacidad de acción debido a descripciones […]
¿Qué es el AI Readiness Scoring? Leer más »
En los últimos años, los Large Language Models (LLMs) como GPT-4, Gemini o Claude han revolucionado el desarrollo de software. Ya no construimos solo para usuarios humanos: hoy las APIs también son consumidas por agentes de IA que generan código, toman decisiones y automatizan flujos completos. Pero aquí surge el reto: las APIs tradicionales, diseñadas
De ‘design-first’ a ‘AI-first’: preparar tu plataforma de APIs para apps con LLMs Leer más »
En el desarrollo moderno de APIs, lanzar versiones estables y confiables no es solo cuestión de código: se trata de construir una pipeline CI/CD especializada, con pruebas automáticas, validaciones contractuales, despliegues controlados y monitoreo continuo. En este artículo, aprenderás cómo llevar tu API desde OpenAPI hasta producción, aprovechando modelos de lenguaje (LLM) para generar pruebas,
De OpenAPI a producción: cómo montar un CI/CD de APIs con pruebas generadas por IA Leer más »
