Construye tu primer sistema con LLMs: Manual de campo del AI Engineer: RAG evaluado, agentes controlados y producción

Un sistema construido por ti, de la primera línea al despliegue.Este no es un libro para leer sobre inteligencia artificial: es un plan de trabajo. Con tus propias manos y tu propio repositorio construyes un sistema completo con LLMs: un RAG que responde citando sus fuentes y se calla cuando no sabe, un agente con permisos y presupuesto que no se escapa, y una API en producción con evaluación automática que bloquea las regresiones.Cada etapa termina con un artefacto que funciona y un criterio de finalización que otra persona puede comprobar. Cada cifra del libro lleva fecha y fuente (corte: agosto de 2026). El presupuesto completo, con la cuenta a la vista: unas 160 horas de trabajo (a 10 por semana, dieciséis semanas; a 7, veinticuatro) y menos de 40 de créditos de API.Dentro: - El stack del AI Engineer 2025-2026, de los modelos al serving, con precios reales.- Fundamentos sin dolor: la matemática justa, Python, ML clásico, transformers.- Los tres proyectos guiados: RAG evaluado, agente controlado, producción.- Evaluación seria: golden sets, gates que muerden, métricas por subgrupo.- Seguridad: inyección de prompt, alucinaciones, aislamiento por tenant.- El plan de trabajo en 16 etapas, con la aritmética de horas a la vista y rutas de reducción.- Carrera: portfolio, entrevistas y cómo contar lo que has construido.Sin repositorio que clonar y sin magia: todo el código que ejecutas lo has escrito tú.