En el año 2000 a 2001 me tocó ver una serie de situaciones ridiculas teniendo 28-30 años. Muchas tecnologías que no servian de nada y muchos seudo consultores. En un lugar en que estuve cuatro meses antes de irme por falta de pago (de 15 dias) y que se fuera a la quiebra a pesar de tener un producto excelente (historia larga) cobraban 1000 a 1200 USD por hora de sus supuestos asesores, que en realidad eran vendedores.

Algo por el estilo vi unos años despues en empresas de nomina implementadores de softwares muy especializados. Los softwares lo valian, no eran como ODOO que no sirve (tiene defensores fuertes y puede distraer la discusión del punto principal. Sirve para casos muy específicos pero se sobrevende como ERP universal donde cambian de nombre y de version para evadir responsabilidades/asesores, es imposible de cancelar y los que te lo venden ganan comisión y las primeras horas de consultoría y luego se van porque te dicen que tu caso específico no sirve), o como la mayoría de los ERP que No son instalables y que muchas veces se compran por orden de los directivos aunque los que los usan no esten de acuerdo, y que acaban siendo pérdida de dinero y le cuesta el puesto a los que lo autorizaron si no eran de la familia del dueño.

Siento que estamos otra vez en esa epoca de consultores del 2000 solo que ahora en “vibe coding” o Agentics. Lo que no te dicen es el precio de la suscripción o el consumo de tokens. Si no conoces las leyes o la herramienta puedes cometer errores garrafales.

• Hoy en Facebook entré para ver los pendientes y encontré estos anuncios de IA. Da mucho que decir que 15 de 16 anuncios no sirvan de nada, sean riesgosos, o sean soluciones buscando un problema que no existe.

Venice.AI Excepción si funciona

Si hay un servicio real que vi aqui. Venice.ai, generador de imagenes

Como he visto los problemas de Grok, es probablemente la mejor solución de generación de imagenes no censuradas ni políticamente correctas. Si me dedicara a cosas de diseño si lo contrataba, funciona de una manera muy buena en base a prompts de texto.

Si tienes curiosidad revisa este articulo que hice en marzo y ver un resultado visible:

https://vibecodingmexico.com/empresas-estables-y-rastros-de-aves/

1- Lidr-ai  – Cursos y mentiras

🤖 [Para Managers Tech] Tu equipo lleva meses con licencias de Copilot o Cursor. Los PRs siguen siendo impredecibles. La calidad varía según el dev. El rework no baja.
Eso tiene un nombre: variabilidad. No adopción.
InfoJobs (Adevinta) lo resolvió.
Antes: adopción desigual, juniors vs seniors, cada dev con su flujo.
Después: documentar un microservicio pasó de una semana a un día. Tests más limpios. Adopción transversal. «La IA pasó de ser una herramienta individual a una herramienta del equipo». — Tomás Casquero, Engineering Manager InfoJobs (Adevinta).
En el próximo workshop de LIDR, ves el flujo que lo hizo posible.
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🎙️ Con Álvaro Moya, CTO con +12 años de experiencia liderando equipos en Wefox o Revolut, LinkedIn Top Voice & Founder de LIDR.
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• Problemas ? Los devs siempre van a rendir diferente hay cosas que siempre deben ser transversales porque afectan a toda la empresa. Los nombres son vendecursos  de agentics segun google, no lo dicen con esas palabras. Vendedores de cursos y humo.
• Revolut es servicios bancarios incluyendo  ATM  Fintech y la mayoría de ATM usan XP. Según el informe Financial Cyberthreats Reports de Kaspersky, en 2024 un 40% de los cajeros del mundo aún usaban variantes de XP, principalmente XP Embedded. No aplica. Wefox que yo sepa es reaseguro /aseguradora mediana, y en el ramo no aplica. Cuento chino o descuido, y si lideró equipos no fue de IA / Agentics. Si me dicen que Windows IoT Enterprise LTSC , es menor , está diseñado específicamente para dispositivos de función fija como cajeros, equipos médicos y sistemas industriales  (entornos que demandan funcionalidad constante, mantenimiento mínimo y sin cambios de features durante toda su vida útil. Pero tanto para Windows XP como 10 LSTC:
  • Sin Microsoft Store : no puedes instalar herramientas modernas de desarrollo fácilmente
  • Ciclos de actualización lentos : LTSC se actualiza cada 2-3 años por diseño, es lo opuesto a un entorno ágil
  • Orientado a estabilidad total : sin features nuevas, sin integraciones modernas
  • Sin WSL2 fácil : o limitado, que es donde corre mucho tooling de IA actual
  • Políticas de seguridad bancaria encima — lo que queda del SO está aún más bloqueado por el banco)
  • Regresando a su rol:
    • Porqué no siguió ahi?
    • En losdos ramos los sistemas core son legacy o muy estables por obligación regulatoria, no un sandbox de IA.
    • Si fue CTO en ambas, ¿por qué salió? No se menciona, y en LinkedIn eso importa

    • En esos giros Los papeles son obligatorios por ley, por triplicado, y deben pasar física y digitalmente por cuatro o cinco pares de ojos en diferentes momentos, de manera cíclica (cada 90 días), para validar que siguen siendo válidos y existen. Te lo pide la ley.

• “Top Voice?” Eso lo da linkedin porque posteas mucho. Mejor CISO, (responsable de seguridad) que es imposible en esos dos giros de los que dice tener experiencia. Un CISO en agentics es veneno para ellos.
• El perfil de un CTO de sector bancario o asegurador es lo opuesto a agentics. Es legacy que no puedes mover (yo hice dos sistemas para una empresa de reaseguro en México en 2008.)
  • En reaseguro o cosas como WEFOX los principales problemas no son código sino papeles que deben hacerse por ley y el decuido humano al manejarlos.

• Veredicto: No es necesariamente fraude, pero sí es humo bien empaquetado: credenciales que suenan impresionantes pero no aplican al tema Y SON CONTRADICTORIAS CON EL GIRO, un caso de éxito inverificable, y un embudo de venta de cursos disfrazado de workshop técnico gratuito.

Nota Extra:

• Adicionalmente, por cláusulas de no competencia y confidencialidad estándar en empresas reguladas, no puede revelar metodologías internas ni operar en paralelo. Y un CTO activo en banca o seguros simplemente no tiene tiempo para esto si lo tiene, el rol no era lo que dice.
• Finalmente, la tecnología agentic es de hace menos de un año como concepto aplicado. Sus ‘+12 años de experiencia’ liderando equipos con esto no son solo dudosos , sino que requieren una máquina del tiempo.

Corolario:

El marketing se contradice solo con una búsqueda básica. Con todo junto el comentario pasa de opinión a análisis técnico con evidencia.

2- SecretSauce – Know your customer

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• Loque hace n es resumir sitio web y generar una imagen. El sitio web y el negocio se enfocan a dos públicos distintos.
• Conocer a tu cliente por IA ?  Tu marca ?  Y si manejas datos protegidos o lo que te interesa es si el cliente te paga o no ? eso es estadistica pura de ventas pero para que esto funcione tienes que darle tus datos finacncieros. Y lo que hacen es generar anuncios ? AD creation?
• No quieres que una IA recuerde tu marca sino el cliente y eso tiene que ver con segmentación de mercado. No tienen ideas sino que ven tu sitio, y en base a eso hacen un anuncio.
  • Literalmente es un error de segmentación.
  • Los Clientes no necesariamente ven un sitio.
  • Tu sitio no necesariamente conoce a tus clientes
  • Si la IA se basa en tu sitio, le estas dando tu el material.
  • Premisas contradictorias.

3- Confluent – Costos impredecibles

Combat LLM hallucinations with retrieval-augmented generation and real-time, contextualized data. Our new eBook has everything developers need to know about building RAG for GenAI applications.
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eBook | The Developer’s Guide to RAG
Build and scale retrieval-augmented generation (RAG) for real-time Generative AI using Confluent’s Data Streaming Platform. Leverage connectors, Flink, and stream governance in 4 steps: data augmentation, inference, workflows, and post-processing.

• Los que hemos usado confluent sabemos que sus costos son impredecibles. Si mal no recuerdo se enfoca en manejar clusters estandarizados y no aplicaciones, ha tenido costos de licencia y es casarte con una tecnología. Lo iba a adquirir IBM , o lo hizo ya e IBM suele integrar en otros paquetes. Esto no sobrevive y además hay asuntos de licencia. Y meter RAG en Gen AI ? En servidores ? Se estan ofreciendo como intermediarios en realidad. (Además solo 1% de los clientes necesitan RAG y menos de 1% tienen el hardware…)
• Si usan Nube lo que el hardware no es el límite, sino el presupuesto de tokens e infraestructura.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) sí es una necesidad real para empresas que no quieren que su IA “alucine”, pero Confluent solo sirve para enviar los datos a una base de datos vectorial (como Pinecone o Weaviate); no es la solución
• Y para acabarla, RAG es en lenguaje sencillo “verificar dos veces enviando dos veces” que ? Tus datos confidenciales ! , y pagando el doble de Tokens.
• Consumo de streaming por definición no es predecible. Y sumale los tokens. Son dos costos.

4- Kaseya /datto – Son ventas

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Estrategias de leads para MSPs
Lead generation is a major pain point for managed service providers (MSPs), who often lack the time and resources necessary to dedicate to marketing efforts.

• Basicamente dicen que van a conseguirte clientes con marketing, parece que te hacen pagar una consultora de Marketing por un pago inicial y una comision. Muchos productos no pueden  simplmente venderse por internet  o por canales de MSP.
• Los que tienen clientes fijos, o productos no digitales, no van a tener clientes digitales. Esto es para empresas de productos digitales sin clientes establecidos. Ultimo recurso antes de cerrar y ellos quieren su tajada. Bicicleta para abejas.

5- GITKRAKEN.COM – El que no conoce el pasado….

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• Sobre todo con eso de que Copilot esta poniendo en visual studio code todo como copilot, es otra razon de porque hacerlos a mano además no se puede hacer copyright de IA. Y que salga con Git AI, es como decir rines de titanio para triciclos. Si usas Git puede que uses gitkraken y probablemente no vas a querer jamas commits automatizados.
• Y que tu código no pueda tener derchos de autor es un riesgo MASIVO.

  • Y GitKraken está vendiendo exactamente eso como feature: automatizar los commits, es decir, automatizar la pérdida de autoría sin que el desarrollador lo note.

  • No puedes registrar derechos de autor sobre él
  • Tu empleador o cliente puede argumentar que no es tuyo
  • Un competidor puede copiarlo sin consecuencias legales
  • En contratos que exigen “código original del desarrollador”, estás incumpliendo sin saberlo

El que no conoce el pasado esta obligado a repetirlo.

6- Jelou Latam

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• Vendedor de humo. Si las apis de whatsapp prohiben scrapper y ya no puedes enviar a grupos, es bicicleta para abejas que probablemente te bannean la cuenta.

7- Redis

Crea agentes que recuerdan. Descubre cómo Redis y LangGraph resuelven los desafíos de memoria, contexto y costo en aplicaciones de IA.
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• Ya lo discutimos el otro dia. Redis es un caché de base de datos innecesario para la mayoría .

8- GPAI – IA para diagramas de flujo

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• Hacen imagenes de Diagramas de flujo. Dificil de implementarse en ambientes serios por numero y compatibilidad, y lo mas que he necesitado es hacer diagramas de mermaid. Claude hace lo mismo con cuidado.

9- Cubic.dev – revisan tu codigo

Revisar código de IA es tedioso. Cubic revisa, explica y mejora tu código automáticamente, sin agotamiento ni cuellos de botella.
Revisa Menos. Envía Más Rápido.
Boost your team’s productivity with Cubic — the AI code reviewer.

• Uy, https://news.ycombinator.com/item?id=46605224 es un proyecto reciente al que le tendrias que dar tu código, que puede no conocer los casos limites, que no habla español, y que en mexico o en cualquier país no se harian responsables de confidencialidad. Es un no no por secretos industriales.

10- Datto Inc. – Auto verificador de MSP

Prepárese para 2026: la ciberseguridad será clave para los MSP (Proveedores de TI) en México. Descargue el reporte y conozca las tendencias.
La nueva ventaja de los MSP en México
Datto.com
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Estrategias clave para 2026

• En otro  claro ejemplo de ofrecerse como consultores de Consultores.

11- MongoDB – Deja que el egress te mate

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• Ok, casarte con estructura de proveedor, desarrollar sobre las marcha, ligarte con cosas raras y por lo general una buena base relacional sirve más, y es obligatoria en todo lo que maneje ventas o salud por Compliance. Ya me imagino factura electronica o HL7 en mongo, es imposible.
• Y los problemas de conectividad y los gastos de Egress igual hacen los costos impredecibles. Recuerdo que revise algo parecido el año pasado cuando me dijeron que querían usarlo en un cliente y el presupuesto salía mas caro que Oracle. El demo se caía a cada rato desde cuatro proveedores de internet diferentes.

12 – Lexibot Suicidio fiscal, legal  y privacidad

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• Cero. Imposible. Lavado de dinero. Como depositas 5000 pesos diarios ? Por lo general no puedes y el dinero que te pagan en efectivo ? las instituciones financieras que ?  Permiso para operar en mexico ? Quien le da la lista de teléfonos de todos sus clientes a una consultoría ? No tiene oficinas en Mexico y lexibot estaba relacionado con abogados virtuales. Tus datos pasan por cuatro manos por lo menos.

13 – lablab.ai – intermediarios

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• Intermediarios.

14-Merlin Ai  – Intermediarios

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• Estos igual pero peor, te dan a entender que son el intermediario con varias IAs.

15- Cluing.io – tres intermediarios

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Resumen con  comentarios incorporados de los 15 casos

LIDR-ai  Correcto. Vendecursos confirmado. El punto sobre variabilidad de devs es clave: ningún workflow de IA elimina diferencias de talento. Eso es gestión de personas, no tecnología.

SecretSauce  Correcto . El punto crítico es el más importante: para que “conozca a tu cliente” necesitas darle tus datos financieros y de comportamiento. Están construyendo su modelo con tus datos propietarios. Y al final solo generan anuncios, que es lo menos necesario que existe hoy.

Confluent Muy correcto, y la explicación técnica de RAG es la más honesta que puedo dar y ellos no te dicen. Bicicletas para Abejas: “Reprocesa dos veces para procesar menos” ¿¿?? Lo de IBM es relevante: Confluent fue adquirido y ese tipo de integraciones corporativas suelen matar el producto independiente o encarecerlo. El punto sobre RAG enviando datos dos veces y pagando doble en tokens es técnicamente preciso y casi nadie lo dice así de claro.

Kaseya/Datto  “Bicicleta para abejas” lo resume perfectamente. Consultores de consultores vendiendo leads a empresas que no tienen producto digital. El modelo solo funciona si ya tienes algo escalable digitalmente.

GitKraken  El paralelo con Copilot en VS Code es exacto. Microsoft está absorbiendo ese espacio. Y lo de commits automáticos en un equipo serio es una señal de alerta, no una feature: los mensajes de commit son documentación y razonamiento, no burocracia.

Jelou Latam  Correcto. Los términos de WhatsApp Business prohíben explícitamente el scraping y tienen políticas muy estrictas sobre mensajería masiva y transacciones. El ban de cuenta es un riesgo real y documentado.

Redis  Ya estaba claro. Solución de infraestructura empresarial (caché de Base de datos)vendida como si fuera una librería que cualquiera puede usar un viernes por la tarde cuando le pones AI.

GPAI Correcto. Claude con Mermaid o incluso Draw.io resuelven el 95% de casos. Para publicaciones científicas serias hay herramientas disciplinares específicas. GPAI es un nicho muy estrecho con competencia fuerte y no puedes compartir a terceros para modificar.

Cubic.dev El enlace de Hacker News lo dice todo. Proyecto “joven”, probablemente muerto antes de nacer. Sin historial de seguridad, sin responsabilidad contractual sobre confidencialidad. En México no tienes recurso legal si filtran tu código. Es un no absoluto para cualquier cosa con valor comercial.

MongoDB Este es uno donde la experiencia de campo vale más que cualquier benchmark. Factura electrónica en MongoDB sería un desastre de compliance con el SAT, que exige estructuras relacionales auditables. HL7 en Mongo es casi un chiste técnico. Y los costos de egress en Atlas pueden superar a Oracle, como coticé yo mismo.

Lexibot.ai Suicidio legal. Dicho fuerte y correcto. Los problemas son acumulativos Y NINGUNO ES MENOR: regulación de cobranza (CONDUSEF), límites de transferencia (CNBV/Banxico), sin presencia legal en México, y el dato de que estaba relacionado con abogados virtuales es una señal de alerta adicional (México Argentina y USA si no recuerdo mal). Nadie debería darle su cartera de clientes a esto.  Vercel es una SAAS bastante regular parecido a Heroku. Hay una comisión por utility que se sumaría y violaría la ley de datos personales.

• Son el lexibot legal o estan usando la marca ?Las dos cosas son alerta roja. Este es lexibot.ai es como decir herdez.vn , pero no creo que sea un sitio de herdez en vietnam. Posible suplantación.

• En términos prácticos: Heroku es más general, soporta backend, workers, bases de datos. Vercel está hiper-enfocado en desarrolladores frontend, especialmente con Next.js, con deploys sin configuración, edge rendering y CDN. No tienen sus propios servidores.

Literalmente si ves en persona a un vendedor de ellos en México es fraude porque estan violando la ley. Y todavia no sabemos si son el lexibot conocido o usurpan el nombre, pero no importa porque la propuesta es ilegal.

lablab.ai / Merlin AI / Cluing.io  Intermediarios es exactamente la palabra. El problema con los tres es el mismo: son una capa adicional entre tú y el modelo real, lo que significa latencia adicional, costo adicional, y un tercero que ve tus prompts y datos. Cluing.io vendiendo acceso a modelos que ya puedes contratar directamente es el más cuestionable de los tres.

¿Como evaluar un anuncio ? Debes hacer un análisis que casi nadie hace:

Aplicando tres filtros simultáneamente que son los correctos:

1. ¿Tiene sentido técnico real? No solo si la tecnología existe, sino si aplica al caso
2. ¿Tiene sentido regulatorio en México? CONDUSEF, SAT, CNBV, LFPDPPP
3. ¿Cuál es el modelo de negocio real? Quién gana dinero y cómo, no qué prometen

Esa combinación es exactamente lo que les falta a la mayoría de los que están comprando estos servicios, lo ven como un clavo ardiendo/ último recurso y les van a crear problemas mayores.

Lo interesante es que sin querer acabamos de redescubrir un patrón universal:

• Software difícil de evaluar antes de comprar
• vendedor que gana en la venta, no en el éxito del cliente
• primeras horas de consultoría garantizadas por la curva de aprendizaje
• imposible de cancelar una vez adentro
• el riesgo lo carga el cliente.

Eso aplica igual a Los consultores del 2000, a los ERP corporativos en 2000, Odoo en 2020, y a Lexibot o los cursos de Agentics en 2026. El producto cambia, el esquema no.

En 2001 el mercado lo resolvió cuando los proyectos fallaron, muchas empresas quebraron. Esta vez será más rápido porque el ciclo es más corto, pero los que paguen la multa y el costo real serán los mismos de siempre: los clientes y el que no avise a los clientes. Es tu responsabilidad ética avisar al cliente por escrito para cubrirte las espaldas. La honestidad es cuestión de supervivencia además de ética.

Otro punto: En el ciclo de vida del software, la etapa de mantenimiento si tiene gastos pero da la mayor utilidad con el paso del tiempo. Aqui no te lo dicen y te dan a entender que el ROI es del primer momento y para siempre, lo cual es imposible. Lo que te dan son costos ETERNOS y no predecibles. Que ROI puedes tener?

• Nadie en esos anuncios menciona mantenimiento, actualizaciones, migraciones, deuda técnica. El ROI “desde el primer momento y para siempre” es matemáticamente imposible en cualquier software, y decirlo así de directo es lo que separa a alguien con experiencia real de un comprador de cursos.

Como dije al principio

• Hoy en Facebook entré para ver los pendientes y encontré estos anuncios de IA. Da mucho que decir que 15 de 16 anuncios no sirvan de nada, sean riesgosos, o sean soluciones buscando un problema que no existe.

Puede ser que los consultores de IA ganen mucho unos meses pero los que estén en Mexico y den facturas, van a acabar con demandas en cantidades medianas. Los que no dan facturas, aunque vendan humo, solo van a quemar su reputación y destruir las empresas de sus clientes.