Jordi García
Jordi García es Tech Lead en onext. Trabaja en llevar la IA a producción gobernada en equipos de desarrollo y de producto —con Spec-Driven Development, ingeniería de contexto y verificación humana en cada paso— y firma los insights técnicos de onext sobre método, calidad y coste de la IA aplicada.
Ver perfil de LinkedIn →Artículos de Jordi García (25)
Cómo redactar la memoria técnica de una licitación
La memoria técnica decide la mayor parte de la puntuación de una licitación pública, y la mayoría de los puntos que se pierden se pierden por forma, no por calidad. El método para no regalarlos.
Shadow AI: la IA que tus equipos ya usan sin control (y cómo gobernarla)
En la mayoría de empresas medianas ya hay decenas de herramientas de IA en uso sin política, sin auditoría y sin inventario. El riesgo que crea, la señal que esconde, y cómo gobernarlo sin frenar a tu gente.
Automatizar el customer support B2B con IA, sin alucinar a tus cuentas
En B2B, una respuesta de soporte equivocada no es un ticket más: es una cuenta que pierde confianza. La IA puede absorber el volumen repetitivo, pero un chatbot genérico inventa respuestas sobre tu producto. Qué exige hacerlo bien.
AWS Bedrock vs Azure OpenAI para mid-market: cuál elegir
Comparativa honesta de las dos plataformas de IA que llegan a la mesa de cualquier CTO. Con una tesis incómoda: elegir entre Bedrock y Azure importa menos que la arquitectura con la que evitas casarte con uno.
Agente de IA en tu producto SaaS: ¿construir el equipo o traer un partner?
Añadir un agente de IA a tu producto SaaS es fácil de demostrar y difícil de sostener. La decisión de 50-300k€: construir el equipo in-house, comprar o traer un partner que lo transfiere.
Automatizar cuentas por pagar con IA, sin errores contables
Capturar facturas, casarlas con el pedido, codificarlas y enviarlas a aprobar consume a tu equipo de finanzas mes tras mes. La IA lo automatiza, pero un importe mal extraído es un error contable. Qué exige hacerlo con control.
Responder RFPs con IA: de semanas por propuesta a respuesta gobernada
Responder una RFP consume a tu mejor equipo durante semanas y un requisito que se te escapa te descarta. La IA promete acelerarlo, pero hecha a la ligera inventa cumplimientos. Qué exige hacerlo bien.
Automatizar tus ofertas comerciales con IA, de forma gobernada
Producir ofertas y propuestas es un cuello de botella caro entre comercial y operaciones, y el candidato perfecto para la IA. Pero automatizarlo mal genera precios equivocados. Qué exige hacerlo bien.
Claude vs Cursor vs Copilot para empresas: cuál elegir
Comparativa honesta de Claude Code, Cursor y GitHub Copilot para equipos de empresa: fortalezas, encaje y coste. Y por qué elegir la herramienta es el 20% fácil; el método decide el ROI.
IA para healthtech: la IA de tu producto de salud, a producción
Personalización, datos sensibles y cumplimiento: qué exige llevar la IA de una app de salud o bienestar de la demo a producción, y cómo hacerlo sin montar un equipo de IA in-house.
IA para aseguradoras: por qué los pilotos no llegan a producción
Siniestros, suscripción y RFP: por qué los pilotos de IA de las aseguradoras se quedan en la demo, y qué exige llevarlos a producción con coste y cumplimiento bajo control.
Cómo medir si la IA de tu producto funciona: evals y coste
No puedes poner en producción lo que no sabes medir. Las dos únicas métricas que importan en una feature de IA —calidad verificada y coste por tarea útil— y cómo instrumentarlas.
Integrar IA en tu producto SaaS sin hipotecar el roadmap
RAG y agentes que funcionan en la demo y se rompen con el caso real. Cómo llevar la IA de tu producto a producción gobernada sin parar la entrega.
Ingeniería de contexto vs. prompt engineering
Ajustar el prompt tiene techo; construir el contexto no. La diferencia que separa a los equipos que sacan la IA a producción de los que se quedan en el demo.
Partner de desarrollo para tu startup: futuro, no legacy
Elegir mal el partner que construye tu producto te deja una caja negra que no escala en la Serie A. Cómo elegir uno que construya para el futuro y te deje el control.
ROI de Copilot/Cursor: por qué mides lo que no importa
El mercado acaba de poner precio a "alquilar cuerpos vs. retener método". El ROI real de tu IA no está en la licencia: está en lo que se queda tu equipo.
Scrum dual-track acelerado con IA: cómo implementarlo en tu equipo
Tu equipo tiene licencias de IA y va a la misma velocidad. El problema no es la herramienta: es el método. Cómo montar un dual-track donde la IA acelera la entrega sin soltar el control.
Por dónde empieza un CEO a transformar su empresa con IA: los 5 ejes del primer trimestre
La respuesta no es elegir herramienta. Es decidir bajo qué mandato y con quién al volante haces el inventario de los cinco ejes de tu empresa antes de gastar el primer euro. Y por qué eso no es un proyecto de IT.
Los 6 cambios técnicos en tu setup Claude Code antes del 15-jun: agent budgets, rate limits y observabilidad
Anthropic separa el contador de agentes del de chat el 15 de junio. Estos son los 6 cambios concretos en tu setup Claude Code para que la factura no explote.
Tu factura Claude cambia el 15 de junio: la conversación FinOps que tu CFO va a iniciar (y cómo llegar preparado)
El 15 de junio Anthropic separa los agentes Claude del chat con créditos mensuales espejo. Los 6 controles FinOps mínimos antes del switch — sin esperar al overrun del 16 de junio.
HTML supera a Markdown en los artefactos que viven: la tabla de decisión del Spec-Driven Development
Thariq Shihipar (Anthropic Claude Code) articuló esta semana lo que en onext llevamos meses observando: HTML es el formato superior para los artefactos que viven, se editan y se consumen más. Esta es la tabla de decisión artefacto a artefacto del método AI Engine.
El mes 6: por qué la transformación IA de tu equipo dev se rompe en ese punto — y el sistema de sostenimiento que lo previene
El rediseño inicial es la parte fácil. Lo difícil es que siga funcionando cuando la novedad desaparece. Jordi García documenta el patrón de colapso desde 12 equipos acompañados.
El gap del 70%: tu adopción de IA en el equipo de desarrollo no es problema técnico — es problema organizativo
Si llevas meses pagando Copilot o Cursor sin ver retorno claro, estás atacando el 30% del problema. El otro 70% — el que ningún vendor te vende — es organizativo.
El modelo no es la fuente de verdad. El chat no es el sistema. El código no es el único artefacto.
Tres reglas operativas que separan a los equipos que escalan con IA de los que solo aceleran su propio caos. Tres claims, tres antídotos, tres ejemplos que tu Tech Lead puede instalar la semana que viene.
Instrucciones compartidas y curadas para equipos: el siguiente paso en adopción de IA
Del prompting individual a la inteligencia colectiva