Glosario D - I

Uso de Large Language Models (GPT-5, Claude Opus 4.5) como núcleo del proceso de desarrollo de software para acelerar 5x-12x.

Estrategia de despliegue que utiliza dos entornos de producción idénticos para lograr cero tiempo de inactividad y rollback instantáneo.

Estrategia de despliegue que lanza una nueva version a un subconjunto reducido de usuarios antes de extenderla a toda la base, minimizando el riesgo de errores.

Estrategia de despliegue que actualiza aplicaciones en produccion sin interrumpir el servicio a los usuarios, manteniendo disponibilidad continua durante el proceso.

Tecnica para transferir el conocimiento de un modelo grande (teacher) a uno mas pequeno (student), reduciendo costes de inferencia mientras se preserva la mayor parte del rendimiento.

La deuda técnica es el coste acumulado de decisiones técnicas subóptimas tomadas paraacelerar el desarrollo a corto plazo. Como la deuda financiera, genera "intereses": cada cambio futuro requiere más esfuerzo del necesario.

Agente de IA autónomo para desarrollo de software de Cognition AI. Cuesta $500/mes y es usado por Goldman Sachs en proyectos de $2M+.

Conjunto de practicas que integra desarrollo de software y operaciones de TI para acortar el ciclo de vida del desarrollo y entregar cambios con mayor frecuencia.

Plataforma para construir, distribuir y ejecutar aplicaciones en contenedores aislados que empaquetan codigo y dependencias de forma consistente.

Enfoque de diseno de software que centra la arquitectura en el dominio de negocio y su logica, usando contextos delimitados y lenguaje ubicuo para gestionar la complejidad.

Conjunto de cuatro metricas clave que miden el rendimiento de los equipos de ingenieria en entrega de software: frecuencia de despliegue, lead time, MTTR y tasa de fallos.

Metodo de alineamiento que optimiza modelos de lenguaje directamente a partir de preferencias humanas sin necesitar un modelo de recompensa separado, simplificando el proceso de RLHF.

DRY (Don't Repeat Yourself - "No Te Repitas") es un principio de desarrollo de softwareque establece que cada pieza de conocimiento debe tener una única representación autoritativa dentro de un sistema.

Base de datos NoSQL totalmente gestionada de AWS, disenada para aplicaciones de alto rendimiento con latencia de milisegundos y escalado automatico.

Modelos de pricing y cost optimization para uso de LLMs, donde output tokens cuestan 3-10× más que input tokens, y requests grandes (>200K) tienen premium pricing automático.

Representacion vectorial numerica de datos en un espacio continuo donde elementos similares se ubican mas cerca entre si.

Cuerpo de trabajo grande en metodologias agiles que agrupa multiples historias de usuario relacionadas bajo un objetivo de negocio comun, abarcando varios sprints.

Múltiples instancias de Claude trabajando en paralelo sobre un codebase compartido, cada una con su propia ventana de contexto, capaces de comunicarse entre sí y completar tareas complejas sin intervención humana activa.

La escalabilidad es la capacidad de un sistema para manejar un aumento en la carga de trabajo sin degradar significativamente el rendimiento ni requerir cambios arquitectónicos mayores.

Estrategia de escalabilidad que consiste en anadir mas maquinas para distribuir la carga de trabajo entre multiples servidores.

Estrategia de escalabilidad que consiste en aumentar los recursos (CPU, RAM, disco) de una maquina existente para manejar mayor carga.

Proceso sistematico para identificar, cuantificar y priorizar la deuda tecnica de un sistema, determinando su impacto en la productividad y el coste de remediacion.

Patron de almacenamiento que persiste el estado de una entidad como una secuencia inmutable de eventos en lugar de almacenar solo el estado actual.

Mecanismo de configuración que permite activar o desactivar funcionalidades en tiempo de ejecución sin necesidad de desplegar código nuevo.

Proceso de reentrenamiento de un modelo pre-entrenado con datos especificos de dominio para mejorar su rendimiento en tareas concretas.

Disciplina de gestion financiera cloud que combina finanzas, tecnologia y negocio para optimizar el gasto en la nube.

Capacidad de los LLMs para generar llamadas a funciones estructuradas que pueden ser ejecutadas por sistemas externos.

Plataforma de CI/CD integrada en GitHub que permite automatizar flujos de trabajo de build, test y despliegue directamente desde el repositorio.

Asistente de codificacion con IA de GitHub/Microsoft que proporciona sugerencias de codigo en linea, chat y capacidades de agente dentro de IDEs.

Framework operativo que usa Git como fuente unica de verdad para la configuracion declarativa de infraestructura y aplicaciones.

Familia de LLMs de OpenAI que popularizo la arquitectura transformer para generacion de texto.

Lenguaje de consulta para APIs que permite a los clientes solicitar exactamente los datos que necesitan, reduciendo el over-fetching y under-fetching.

Tecnica de anclar las salidas de un LLM a fuentes de verdad verificables como bases de datos, documentos o APIs para reducir alucinaciones.

Framework de comunicacion remota de alto rendimiento desarrollado por Google que utiliza Protocol Buffers y HTTP/2 para comunicacion eficiente entre servicios.

Mecanismos de seguridad que restringen el comportamiento de modelos de IA dentro de limites aceptables, incluyendo validacion, filtros y politicas.

Descripcion breve de una funcionalidad desde la perspectiva del usuario final, utilizada en metodologias agiles para capturar requisitos de forma comprensible y priorizable.

Metodo de alineamiento desarrollado por Anthropic donde un modelo de IA se autorevisa y autocorrige siguiendo un conjunto de principios constitucionales.

Propiedad de una operacion que produce el mismo resultado independientemente de cuantas veces se ejecute, fundamental para la fiabilidad de sistemas distribuidos.

Gestión de servidores, networks y databases mediante archivos de configuración versionables (Terraform, Pulumi).

Datacenter propio donde hardware y software son operados in-house vs cloud providers. Para AI inference sustained >5B tokens/mes, alcanza break-even en 4-6 meses con savings de 75% en 5 años.

Optimización de cómo los agentes de IA acceden y procesan información del codebase. Reduce costes de inference 60-80% y mejora accuracy.

Diseño de instrucciones optimizadas para LLMs. Skill crítico para Agent-Ops engineers, reduce costs 60-80%.

Disciplina que introduce fallos controlados en sistemas de produccion para descubrir debilidades antes de que causen incidentes reales, mejorando la resiliencia del sistema.

Práctica de ingeniería donde cada vez que un agente comete un error, se diseña una solución para que el agente nunca vuelva a cometer ese error. Concepto popularizado por Mitchell Hashimoto en el desarrollo de Ghostty.

Profesional que diseña, implementa y optimiza workflows de agentes de IA para desarrollo de software. El rol tech más demandado de 2026 con salarios 40% superiores a Senior Software Engineers.

Modelo de precios de AWS basado en compromiso de uso a 1 o 3 anos que ofrece descuentos significativos frente al precio bajo demanda.

Capacidad de computacion sobrante de AWS disponible con descuentos de hasta el 90% frente al precio bajo demanda, con posibilidad de interrupcion.